Les bases de données RAG (Relational Algebra and Graph) offrent une approche unique pour gérer les données en combinant les principes de l’algèbre relationnelle et la modélisation de graphes afin de permettre des requêtes complexes et des analyses profondes des relations entre les données. Voici quelques-uns des principaux fournisseurs de ces bases de données, accompagnées d’exemples et des sources utilisées pour élaborer cette réponse.
1. Neo4j : Neo4j est sans doute le fournisseur de bases de données de graphes le plus reconnu. Il utilise un modèle de données basé sur les graphes pour représenter les informations de manière qu’elles soient facilement explorables. Neo4j est utilisé dans des applications variées allant des réseaux sociaux à la détection de fraudes. Par exemple, dans le domaine des réseaux sociaux, Neo4j permet de modéliser les relations d’amitié, les likes, et les partages de manière efficace. Source: [Neo4j](https://neo4j.com/).
1. Amazon Neptune : C’est un service de base de données de graphes entièrement géré par Amazon Web Services (AWS). Neptune prend en charge les modèles de graphes property et de graphes RDF (Resource Description Framework). Il est utilisé pour construire et interroger des jeux de données connectés très complexes. Par exemple, Amazon Neptune permet aux entreprises de créer des recommandations personnalisées ou de gérer les réseaux sociaux de manière optimale. Source: [AWS Neptune](https://aws.amazon.com/neptune/).
1. OrientDB : OrientDB combine les concepts des bases de données de graphes et des bases de données orientées documents, permettant ainsi des requêtes multi-modèles. Étant open-source, il est couramment utilisé pour des applications nécessitant une performance élevée et une flexibilité dans la modélisation des données. Par exemple, des entreprises l’utilisent pour la gestion de contenu, des systèmes CRM, ainsi que pour la surveillance des réseaux d’entreprise. Source: [OrientDB](https://orientdb.org/).
1. GRAKN.AI (maintenant appelé Grakn) : Grakn est une base de données de graphes orientée sur la connaissance qui permet de créer des modèles de données complexes pouvant être exploités à des fins d’intelligence artificielle. Grakn est particulièrement pertinent pour des domaines nécessitant une représentation et une interrogation des connaissances approfondies comme les sciences de la vie et la recherche médicale. Source: [Grakn](https://grakn.ai/).
1. ArangoDB : ArangoDB est une base de données multi-modèles open-source qui prend en charge les modèles de documents, de colonnes, et de graphes. Sa flexibilité lui permet de traiter une variété de cas d’utilisation comme la fusion avancée de données, les applications géospatiales et les analyses en temps réel. Source: [ArangoDB](https://www.arangodb.com/).
1. TigerGraph : TigerGraph est une base de données de graphes orientée entreprise qui est reconnue pour sa performance en temps réel et sa capacité à traiter de larges volumes de données connectées. Ses applications varient des systèmes de recommandation aux détections de fraudes sophistiquées. Source: [TigerGraph](https://www.tigergraph.com/).
Ces fournisseurs de bases de données RAG comblent les besoins des entreprises modernes en offrant une flexibilité et une puissance de traitement des requêtes complexes qui ne seraient pas facilement réalisables avec des bases de données relationnelles traditionnelles. Parmi les sources utilisées pour rédiger cette réponse, on trouve les pages officielles de chaque fournisseur ainsi que des articles d’analyse de bases de données et de gestion d’informations, tel que celui de DB-Engines, une autorité reconnue dans le domaine des systèmes de gestion de bases de données.
Ainsi, grâce à des fournisseurs comme Neo4j, Amazon Neptune, OrientDB, Grakn, ArangoDB, et TigerGraph, les entreprises et les développeurs disposent de puissants outils pour la gestion et l’analyse des données complexes et interconnectées.
