Grafos e IA: Murabei firma parceria com Neo4j
Como a tecnologia de banco de dados em grafo amplia a capacidade da Murabei de gerar inteligência acionável para empresas.
Guardar dados ficou relativamente fácil. O desafio real está em outro lugar: entender como esses dados se conectam entre si e a confiança para tomar decisões.
Em uma rede elétrica, tão importante quanto saber quais equipamentos existem, é saber como cada um deles se relaciona com os demais, em tempo real, sob condições específicas de operação. Em uma análise de risco, não basta ter os nomes das empresas: é preciso mapear quem controla quem, quem se associa com quem, e quais caminhos de influência existem entre entidades aparentemente desconectadas.
Bancos de dados relacionais respondem bem à pergunta se um termo existe ou não. O problema começa quando a pergunta é ‘como isso se conecta a outra informação’, e as conexões se multiplicam em cadeia.
Grafos: quando a conexão é o dado
A Neo4j é a empresa que criou a categoria de banco de dados em grafo e lidera o segmento mundialmente. Com mais de 300 clientes enterprise, presença em 150 instituições financeiras globais e mais de 100 milhões de downloads, a tecnologia responde a uma necessidade que bancos de dados convencionais não conseguem satisfazer com a mesma eficiência: modelar e consultar dados altamente inter-relacionados.
A estrutura é direta: nós, relacionamentos e propriedades. Mas a potência que emerge dessa simplicidade é considerável. Em vez de fazer junções custosas entre tabelas, o grafo percorre conexões diretamente e, isto, transforma a performance em cenários complexos.
Durante o Murabei Connect SP, a Neo4j demonstrou, ao vivo, o que isso significa na prática: uma consulta sobre uma pessoa pública, cruzando dados da Receita Federal com 470 milhões de nós e 550 milhões de relacionamentos, retornou em segundos uma rede de 311 empresas e 54 pessoas conectadas a ela.
O que os grafos têm a ver com IA?
Os modelos de linguagem (LLMs) são bons em gerar texto com aparência coerente. O problema é que eles fazem isso por predição estatística, adivinhando qual palavra segue com base em padrões do que já viram. Sem contexto preciso, eles podem alucinar, produzir respostas plausíveis, mas incorretas.
Os Knowledge Graphs resolvem exatamente isso. Ao fornecer ao modelo um grafo de conhecimento estruturado com fatos, relações e contexto explícitos é possível reduzir esse risco.
A parceria com a Murabei
A Murabei aplica ciência para fortalecer decisões que transformam empresas e a sociedade. Isso envolve converter dados e conhecimento especializado em inteligência acionável e é, justamente aqui, que a combinação com Neo4j amplia o repertório de soluções.
A parceria coloca à disposição dos clientes da Murabei uma tecnologia que complementa diretamente seu stack analítico: modelos que já lidam com séries temporais, otimização, inferência bayesiana e LLMs ganham agora uma camada de contexto relacional.
Os 40 algoritmos de rede disponíveis na Neo4j — busca de caminho, centralidade, detecção de comunidades, graph embeddings, entre outros — abrem novos ângulos para problemas que a Murabei já enfrenta.
Contexto como vantagem competitiva
A pergunta que ficou durante o Murabei Connect é: quais problemas de negócio ficam mais fáceis de resolver quando você passa a tratar as relações entre os dados como dado em si?
A Murabei e a Neo4j estão construindo respostas concretas a essa pergunta.
Quer entender como essa tecnologia pode se aplicar ao seu contexto? Fale com a Murabei.
