기업이 지금 고심하고 있는 문제는 AI 에이전트를 배치할지 여부가 아니라 해당 에이전트가 실제로 추론할 수 있는지 여부입니다.
RAG(Retrieval-Augmented Generation) 및 벡터 검색이 방향을 바꾸는 동안 많은 팀이 "논리의 벽"에 부딪히고 있습니다. 그들은 데이터 포인트가 어떻게 연결되어 있는지 또는 특정 비즈니스 맥락에서 이러한 연결이 무엇을 의미하는지 이해하지 못할 때 상담원이 실패하는 경우가 많다는 사실을 발견하고 있습니다.
그래프는 항상 그 문제에 대한 답이었습니다. 2026년 1분기에 변경된 점은 파트너가 해당 답변을 시장에 출시하는 데 도움을 준 깊이였습니다. 패턴은 부인할 수 없습니다. 그래프 인텔리전스가 엔터프라이즈 데이터가 이미 존재하는 플랫폼을 충족하면 팀은 이전에는 불가능했던 결과를 달성합니다.
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Google Cloud에서 스타트업 혁신 가속화
Neo4j와 Google Cloud고성장 스타트업에 AI 실험부터 프로덕션 배포까지 더 빠른 경로를 제공하기 위해 협력해 왔습니다. 이 협력을 통해 초기 단계의 회사는 처음부터 프로덕션에 즉시 사용할 수 있는 그래프 아키텍처를 제공하므로 일반적으로 처음부터 구축하는 데 필요한 수개월의 엔지니어링 작업을 우회할 수 있습니다.
이번 분기에 우리는 다음과 같은 리더들의 성공을 강조했습니다.아라하시, 벤치과학, 그리고인피니투스, 공동 아키텍처를 활용하여 신속한 고객 성과를 창출하고 있습니다. AI 솔루션 회사인 Arhasi는 Google Cloud 기반 Neo4j의 AI 에이전트를 기반으로 고객에게 370%의 ROI와 연간 120만 달러의 비용 절감 효과를 제공하는 동시에 가치 창출 시간을 6개월에서 6주로 단축했습니다. 그래프 계층은 이러한 에이전트를 프로덕션으로 이동하는 데 필요한 신뢰의 기반 역할을 합니다.
이러한 종류의 아키텍처에 더 쉽게 접근할 수 있도록 Neo4j 스타트업 프로그램이 이제 다음 목록에 나열됩니다.Google의 스타트업 혜택 사이트. Google Cloud를 기반으로 구축하고 신흥 리더가 컨텍스트와 정확성을 갖춘 프로덕션 지원 AI를 구축하는 데 그래프가 어떻게 도움이 되는지 알아보고 싶다면 여기부터 시작하는 것이 좋습니다.
AWS를 통해 고객 가치 증대
Neo4j는 세 가지 새로운 기능을 획득했습니다.AWS 전문 역량: 정부, 생명과학 및 최초의 Agentic AI 전문화. 이러한 명칭은 정확성과 감사 가능성이 선택 사항이 아닌 규제 및 미션 크리티컬 환경에 대해 테스트되고 검증된 아키텍처를 반영합니다.
The 미 육군의 물류 현대화는 규모에 따른 구체적인 예시를 제공합니다. 레거시 인프라에서 140억 개 이상의 관계가 있는 3TB Neo4j 그래프 데이터베이스로 마이그레이션하여 육군은 데이터 로드 및 분석 시간을 60인시에서 8시간으로 줄였습니다. 이전에는 실시간으로 복잡한 시나리오 모델링을 실행할 수 없었던 분석가가 이제 요청 시 이를 수행할 수 있습니다. 그리고 운영을 위해 9명이 필요했던 유지보수 팀이 이제 2명으로 운영됩니다.
Neo4j 그래프 인텔리전스를 새로운 AWS 네이티브 서비스와 결합하여AWS Glue 커넥터 and 아마존 EKS 지원, 팀은 "추론 격차"를 해결하는 동시에 종량제 청구를 통해 원활한 조달을 활용하는 프로덕션 지원 Agentic AI를 제공할 수 있습니다.AWS 마켓플레이스.
영구 그래프 메모리로 Azure AI 에이전트 향상
최신 AI 물결의 핵심은 에이전트가 복잡한 사용자 상호 작용을 통해 "기억"하고 추론해야 한다는 것입니다. 최근 기술 협력을 통해마이크로소프트, 우리는 Neo4j를Microsoft AutoGen 프레임워크에이전트 메모리의 지속적인 문제를 해결합니다.
Neo4j 지식 그래프를 영구 메모리 계층으로 사용함으로써 개발자는 단일 세션 내에서뿐만 아니라 대화 전반에 걸쳐 컨텍스트를 축적하고 추론하는 에이전트를 구축할 수 있습니다. Azure OpenAI 서비스를 기반으로 구축된 팀의 경우 이는 임시 검색이 아닌 구조화되고 검증 가능한 메모리에 기반을 둔 에이전트를 의미합니다. 환각이 적고, 추론이 향상되며, 감사하고 설명하기 쉬운 동작이 가능합니다.
Databricks Unity 카탈로그에 기본 그래프 인텔리전스 포함
작업하는 팀의 경우데이터브릭스, 그래프 데이터에 액세스한다는 것은 역사적으로 별도의 시스템을 관리하고 시스템 간에 사용자 정의 파이프라인을 구축하는 것을 의미했습니다. Neo4j Labs를 통해 곧 출시될 Databricks Unity 카탈로그용 새로운 Neo4j 커넥터는 이러한 상황을 바꾸도록 설계되었습니다.
일단 사용 가능해지면 Databricks 사용자는 Databricks Genie를 통해 직접 Neo4j 그래프 자산을 검색하고 쿼리하여 Lakehouse의 다른 테이블을 처리하는 것과 동일한 방식으로 처리할 수 있습니다. 별도의 쿼리 인터페이스도 없고 맞춤형 ETL도 없습니다. 환경 내에서 기본적으로 사용할 수 있는 그래프 데이터만 있으면 됩니다.
을 활용하여Apache Spark용 Neo4j 커넥터를 통해 팀은 구조화된 레이크하우스 데이터와 그래프 기반 통찰력 간의 격차를 해소할 수 있습니다. 에 설명된 대로AI 및 분석을 위한 Power Connected Intelligence, 이러한 시너지 효과를 통해 수십억 개의 연결에 걸쳐 관계를 실시간으로 탐색할 수 있습니다. 생산 과정에서 이에 대한 대표적인 예는 다음과 같습니다.데이터를 연결된 인텔리전스로 전환하는 Capgemini의 접근 방식이는 특수한 GraphRAG 아키텍처를 사용하여 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 컨텍스트에서 AI 에이전트를 기반으로 합니다.
Snowflake Intelligence 내부에 Neo4j 그래프 에이전트 통합
For 눈송이사용자 여러분, 그래프 기반 추론의 새로운 개척지인 Snowflake Intelligence용 Neo4j 그래프 에이전트가 이제 공개 미리 보기로 제공됩니다. 쿼리를 별도의 시스템으로 라우팅하는 대신 이 통합을 통해 연결된 추론을 Snowflake 환경에 직접 가져올 수 있습니다. Cortex AI Ready 상태를 획득함으로써 Neo4j는 이제 Snowflake의 Cortex 에이전트 경험을 강화하는 데 검증되었습니다. 이를 통해 사용자는 데이터 클라우드를 떠나지 않고도 자연어 질문을 하고 복잡한 그래프 구조 데이터에 기반한 답변을 받을 수 있습니다.
이러한 변화는 스택을 단순화하는 것 이상의 역할을 합니다. 데이터 이동의 마찰을 제거함으로써 조직은 마침내 속도와 정확성으로 대규모 문제를 해결할 수 있습니다. 우리는 이미 다음과 같은 사용 사례에서 이러한 영향을 확인하고 있습니다.신원 확인, ID 제공업체인 Audience Acuity는 38억 개의 기록을 통합 프로필로 성공적으로 분석하여 처리 시간을 몇 주에서 단 몇 시간으로 단축했습니다. 마찬가지로 팀도 잠금을 해제하고 있습니다.전환율이 높은 추천유사성 알고리즘을 Snowflake 테이블에 직접 적용하여 정적 구매 내역을 실시간으로 예측 가능한 관계 인식 인텔리전스로 전환합니다.
Neo4j Connected Intelligence 디지털 시리즈 발표
이번 분기에 우리는 Neo4j Connected Intelligence 디지털 시리즈를 출시했습니다. 매주 목요일, 우리는 다른 파트너와 함께 솔직한 세션을 개최하여 공동 통합, 실제 사용 사례 및 가장 큰 승리를 거둔 기술 "방법"을 보여줍니다.
앞으로 나아갈 길
2026년 남은 기간을 바라보며 단순한 챗봇에서 자율적인 Agentic AI로의 전환이 가속화되고 있습니다. 그러나 이러한 에이전트의 성공은 전적으로 주어진 컨텍스트의 품질에 달려 있습니다.
1분기의 이정표는 진정한 지능이 정보 간의 연결에서 발견된다는 것을 보여줍니다. Google Cloud, AWS, Azure, Databricks 또는 Snowflake를 기반으로 구축하든 목표는 동일합니다. 즉, 격리된 데이터 포인트를 넘어 관계의 힘을 활용하는 것입니다. 지속적이고 구조화된 지식 그래프에 AI를 기반으로 함으로써 기업은 실험 단계를 지나고 있습니다. 우리는 AI 에이전트가 신뢰할 수 있고 감사 가능하며 세계에서 가장 복잡한 물류 및 분석 문제를 해결할 수 있는 시대로 진입하고 있습니다.
이러한 수준의 정교함을 달성하기 위한 도구는 이미 매일 사용하는 플랫폼에 통합되어 있습니다. 이러한 파트너십을 더 자세히 살펴보고, 주간 세션에 참여하고, 다음 단어를 예측하는 것 이상의 기능을 수행하는 AI 구축을 시작해 보세요. 즉, 다음 연결을 이해합니다.
자세히 알아보기Neo4j와 데이터 생태계.
에이치시스템즈의 LogTree는 Neo4j 기반 GraphRAG 플랫폼으로, 데이터를 자동으로 지식그래프화하고 자연어 질의로 즉시 답을 제공합니다.
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