1. 面试官：Neptune 数据库与 Neptune ML 之间的集成是如何实现的？

2. 面试官：使用 Neptune ML 进行图数据分析时，需要考虑哪些关键因素？

3. 面试官：探讨 Neptune ML 在图数据库中的预测和分析能力。

4. 面试官：Neptune ML 如何与 Neptune 数据库进行交互，并支持大规模图数据的处理？

5. 面试官：在 Neptune ML 中，图数据的特征提取和模型训练是如何进行的？

6. 面试官：如何为 Neptune ML 创建一个可扩展的模型，以适应不断变化的图数据？

7. 面试官：Neptune ML 如何处理图数据库中的异常值和噪音？

8. 面试官：探讨 Neptune ML 在图数据可视化和解释性方面的挑战和解决方案。

9. 面试官：Neptune ML 如何支持图数据的增量学习和持续预测？

10. 面试官：讨论 Neptune ML 与图数据库中复杂网络模型的结合应用和优势。