代码能力跃升：你的代码将运行在支撑超大规模数据集群的图数据库中。 实习直通车：顺利结项并经导师推荐，将拥有 NebulaGraph 实习机会。 与大牛同行：4 位顶级导师带你玩转世界级分布式图数据库。 简历镀金：参与 GitHub 万星项目，开源贡献记录永久可见。 硬核成长：从内核到生态工具，贡献真实应用场景。
项目难度：进阶 编程语言：C++ 技能要求：
熟悉 C++，对分布式数据库有一定开发经验。 掌握向量检索的基本原理和算法，如 HNSW、IVF、Annoy 等。
项目描述：LLM 的创新推动了很多 AI 应用的落地，构建此类应用通常采用 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 架构模式，RAG 被认为是解决 LLM AI 幻觉的有效方式，并可以为其提供更丰富的上下文使得 LLM 的响应更准确。向量近似近邻检索，即 Approximate Nearest Neighbor (ANN) Search，可以在高维向量空间中快速检索相似向量并为 RAG 提供后端支持。然而，目前 NebulaGraph 尚未支持向量相关的功能，这限制了其在 AI 场景中的应用潜力。若在 NebulaGraph 中支持向量，将为其提供向量持久化存储能力、利用数据库的扩展性来满足业务数据规模扩张需求、实现知识图谱和向量检索结合的 GraphRAG 来改善传统 RAG 的一些痛点。 项目产出：
实现向量数据类型并支持其持久化。 实现向量相关的 DDL 语句，包括 create tag、create index 等语句。 实现向量相关的 DML 语句，包括 insert、update、delete 等语句。 设计并实现 ANN Search 语句。 满足分布式一致性和可用性要求，保证向量数据副本一致性及内存磁盘数据一致性。
导师：志鹏，NebulaGraph Committer.是一位开发经验丰富的图数据库内核研发工程师。在开源之夏，他以硬核的图数据库内核研发功底备受认可。志鹏的指导风格耐心细致，同时对新技术充满热情。
邮箱：kyle.cao@vesoft.com
项目难度：基础 编程语言：Python 技能要求：需要熟悉 PyG 的 remote server 机制和 FeatureStore 与 GraphStore 抽象，并了解 NebulaGraph 的 基本知识，利用 NebulaGraph 的 GraphClient 和 StorageClient，实现 PyG FeatureStore 与 GraphStore. 项目描述：PyG 是一个用于在 PyTorch 中创建和训练图神经网络的强大而灵活的框架。它简化了图数据的处理，并提供了各种 GNN 模型的构建块，助力研究人员和开发者在图结构数据上进行创新。NebulaGraph 是一款开源的、分布式的、易扩展的原生图数据库，能够承载包含数千亿个点和数万亿条边的超大规模数据集，并且提供毫秒级查询。PyG 作为 GNN 的训练推理框架、它的图抽象支持从远程的分布式基础设施上存取，这个抽象叫“remote server”，有了这个抽象，我们可以连接两个项目，让 PyG 社区受益于 NebulaGraph 的超大规模分布式图存储，驱动分布式图申请网络的训练。
项目产出：设计实现 PyG 的 NebulaGraph remote server ，作为其 FeatureStore 与 GraphStore. 导师：思为，NebulaGraph Committer, NebulaGraph GenAI Team Leader. 作为 GraphRAG 的提出者，思为拥有无限想象力，指导风格充满激情与活力，善于引导你突破常规思维，大胆尝试新的技术方案。在他的团队里，每一个创意都能得到充分的尊重与支持。 邮箱：wey.gu@vesoft.com
项目难度：基础 编程语言：Java 技能要求：
对 Airbyte 框架有一定的了解，有丰富的 Java 开发经验，对反射有充足的实践经验和认知。 对数据的 ETL 过程有一定的了解。
项目描述：Airbyte 是一款领先的数据集成平台，专注于构建和管理 ETL（提取、转换、加载） 或 ELT（提取、加载、转换） 数据管道，帮助用户将来自多种源头（如 API、数据库、文件等）的数据高效迁移到现代数据存储与分析平台，包括 数据仓库、数据湖以及新兴的 数据湖仓等。期望在 NebulaGraph 上增加对 Airbyte 的支持，方便用户可以通过 Airbyte 将各种数据源的数据，导入到 NebulaGraph 中。 项目产出：
增加 Airbyte 的 Writer，支持数据通过 Airbyte 从 Mysql 到 Nebulagraph 的迁移 代码能够合入到 Airbyte 仓库，满足相关开发测试规范
导师：秋梵，NebulaGraph Contributor, 开源之夏 2024 年 NebulaGraph 项目导师，带领晓阳同学顺利结项，并获得 2024 年开源之夏“最快进步奖”。不仅热爱开源，秋梵还是一枚二次元爱好者，是能一起写代码也能一起追番的“中国好导师”。
邮箱：knqiufan@foxmail.com
项目难度：基础 编程语言：Java、Scala 技能要求：
对 Spark 分布式框架有一定的了解，有丰富的 Java 或 Scala 开发经验，对反射有充足的实践经验和认知。 熟悉当前 NebulaGraph Exchange 项目的架构流程，了解 NebulaGraph Exchange 中的配置管理模块和数据源管理模块的逻辑流程。
项目描述：NebulaGraph Exchange 是一款专业的数据导入工具，致力于将各类异构数据源的高效导入到 NebulaGraph 图数据库中。当前版本已支持包括关系型数据库、NoSQL、大数据平台等在内的十余种主流数据源。但 NebulaGraph Exchange 的数据源都是内嵌在 NebulaGraph Exchange 的核心代码中，每添加一种新数据源都需要进行代码扩展和代码修改，然后进行重新打包发版，存在数据源与核心代码高度内聚的问题，使得添加新数据源和维护已有数据源的成本增加。基于以上背景，该项目旨在实现 NebulaGraph Exchange 数据源的插件化架构，通过标准接口和扩展机制，使 NebulaGraph Exchange 能够在无需修改核心代码的情况下，通过引入插件 JAR 包的方式灵活支持新的数据源。
项目产出：
对当前 NebulaGraph Exchange 架构进行优化改进，将数据源相关的功能流程抽象化，实现数据导入和数据源管理的低耦合结构。 实现不同数据源的插件化模块化开发，利用反射实现 NebulaGraph Exchange 对不同数据源插件 jar 包的动态加载和调用，从而实现各个数据源的独立化维护，增强 NebulaGraph Exchange 的数据源支持的能力，实现 NebulaGraph Exchange 数据源的插件化开发和维护，为用户自定义特殊的数据源提供抽象能力。
导师：昌圆，NebulaGraph Java 系列生态工具（NebulaGraph Exchange、NebulaGraph Flink Connector 等） Maintainer, 常被社区小伙伴称赞为“顶级大佬”。此外，昌圆发表了多篇图数据库相关专利，学术能力也一级棒，真·全能型导师。
邮箱：anqi.wang@vesoft.com
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