यह शोधपत्र गहन शिक्षण-आधारित आधारभूत मॉडलों की बढ़ती माँग के अनुरूप कुशल डेटा पुनर्प्राप्ति तंत्रों के महत्व पर ज़ोर देता है, और न्यूरल ग्राफ़ डेटाबेस (NGDB) को एक समाधान के रूप में प्रस्तावित किया गया है। NGDB, ग्राफ़-संरचित डेटा को संग्रहीत और क्वेरी करने के लिए न्यूरल स्पेस का उपयोग करते हैं, जिससे LLM को सटीक और प्रासंगिक जानकारी तक पहुँच प्राप्त होती है। हालाँकि, मौजूदा NGDB एकल-ग्राफ़ संचालन तक सीमित हैं, कई वितरित ग्राफ़ों में अनुमान लगाने की सीमित क्षमता रखते हैं, और बहु-स्रोत ग्राफ़ डेटा का समर्थन नहीं करते हैं, जिससे वास्तविक दुनिया के डेटा की जटिलता और विविधता को समझना मुश्किल हो जाता है। संवेदनशील ग्राफ़ डेटा के लिए, प्रत्यक्ष साझाकरण और एकत्रीकरण महत्वपूर्ण गोपनीयता जोखिम पैदा करते हैं। इसलिए, इस शोधपत्र में, हम FedNGDB (फ़ेडरेटेड न्यूरल ग्राफ़ डेटाबेस) का प्रस्ताव करते हैं, जो एक अभूतपूर्व सिस्टम ढाँचा है जो बहु-स्रोतों से ग्राफ़ डेटा पर गोपनीयता-संरक्षण अनुमान को सक्षम बनाता है। FedNGDB, संस्थाओं के बीच संबंधों को समृद्ध बनाने और ग्राफ़ डेटा की समग्र गुणवत्ता में सुधार करने के लिए फ़ेडरेटेड लर्निंग का उपयोग करके बहु-स्रोतों से ग्राफ़ अभ्यावेदन को संयुक्त रूप से सीखता है।
