悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫：發(fā)布 AI 大模型解決方案，開啟「圖+ 大模型」應(yīng)用新范式

隨著 AI 人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展和自然語言處理領(lǐng)域的研究日益深入，如何構(gòu)建強大的大語言模型對于企業(yè)來說愈發(fā)重要，而圖數(shù)據(jù)庫作為處理復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的有力工具，為企業(yè)構(gòu)建行業(yè)大語言模型提供了強大的支持。

近日，國產(chǎn)企業(yè)級分布式圖數(shù)據(jù)庫——悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫正式發(fā)布了圖+ AI 大模型解決方案，率先實現(xiàn)了基于自然語言的知識圖譜構(gòu)建&查詢（Text2Cypher）技術(shù)方案，為用戶提供了強大的數(shù)據(jù)管理、語義理解和信息提取能力，讓企業(yè)以更低成本實現(xiàn)更高性能的行業(yè)大模型應(yīng)用，同時人機交互的問答結(jié)果更智能、更精準。

圖數(shù)據(jù)庫是一種以節(jié)點表示實體，邊表示實體之間關(guān)系的新型數(shù)據(jù)庫，能夠允許高效地存儲、檢索和分析復(fù)雜的多維數(shù)據(jù)。實踐表明，通過圖技術(shù)構(gòu)建知識圖譜提升 In-Context Learning 的全面性可以為用戶提供更多的上下文信息，能夠幫助大語言模型（LLM）更好地理解實體間的關(guān)系，提升自己的表達和推理能力。

作為國內(nèi)首家引入了 LangChain 的圖數(shù)據(jù)庫廠商，悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫率先實現(xiàn)了基于 Knowledge Graph+Vector DB 的 Graph In-Context Learning方案。同時，悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫正致力于將 “GraphStore” 存儲上下文引入 Llama Index，從而引入知識圖譜的外部存儲，全面打造更高效易用的「圖+ LLM」 解決方案。

在交互方式方面，悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫已經(jīng)實現(xiàn)了基于「Graph + LLM」 技術(shù)的 Text2Cypher，即自然語言生成圖查詢。用戶只需要在對話界面中通過自然語言就可以輕松實現(xiàn)知識圖譜的構(gòu)建和查詢，更有開箱即用的企業(yè)級服務(wù)，企業(yè)用戶可以使用悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入海量行業(yè)數(shù)據(jù)，快速構(gòu)建行業(yè)專屬知識圖譜。基于悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫提供的強大查詢能力和性能，用戶不僅可以以較低的費用成本完成高準確性的查找和直觀的可視化呈現(xiàn)，而且能直接使用自然語言進行交互式提問和查詢，大幅度降低企業(yè)使用門檻。

在信息爆炸的時代，海量的自然語言文本涌現(xiàn)，企業(yè)需要處理大量來自不同渠道的多類型數(shù)據(jù)，以獲取有價值的信息和洞察。行業(yè)大語言模型（LLM）是針對特定行業(yè)領(lǐng)域的大規(guī)模自然語言處理模型，可以理解、分析和生成與該行業(yè)相關(guān)的文本信息。

但傳統(tǒng)的訓練方法存在訓練成本高、效率低、上下文信息不足的問題，導(dǎo)致大語言模型難以在生產(chǎn)環(huán)境中真正落地——而悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫在海量、多樣化、復(fù)雜數(shù)據(jù)場景中處理能力和直觀、靈活、高效的特性恰好能解決這些問題，因此正被廣泛應(yīng)用于大模型訓練和多種實際應(yīng)用場景。

醫(yī)療健康行業(yè)

在醫(yī)療健康行業(yè)，海量的醫(yī)學文獻、臨床數(shù)據(jù)和患者病歷等信息需要進行有效的管理和分析。借助悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫的圖技術(shù)，企業(yè)可以構(gòu)建醫(yī)療健康領(lǐng)域的大語言模型。通過構(gòu)建醫(yī)療知識圖譜，將醫(yī)學實體（如疾病、藥物、治療方法等）和它們之間的關(guān)系進行建模，大語言模型可以從中獲取豐富的醫(yī)學知識。

在實體鏈接和實體消解方面，使用悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫可以幫助將醫(yī)學文本中提及的實體準確地對應(yīng)到知識圖譜中，消除歧義，提高模型的準確性。醫(yī)療健康行業(yè)大語言模型的構(gòu)建可以應(yīng)用于智能診斷、疾病預(yù)測、個性化醫(yī)療建議等，為醫(yī)療領(lǐng)域提供更精準和智能的解決方案。

金融保險行業(yè)

在金融領(lǐng)域，復(fù)雜的金融數(shù)據(jù)需要進行深入的分析和預(yù)測。悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫可以幫助構(gòu)建金融領(lǐng)域的知識圖譜，將金融實體（如股票、交易、金融指標等）和它們之間的關(guān)系進行建模。基于悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫搭建的語言模型可以從中獲取金融領(lǐng)域的專業(yè)知識，并在金融數(shù)據(jù)分析、投資決策等方面發(fā)揮重要作用。

同時，利用悅數(shù)的圖技術(shù)進行關(guān)系提取和語義理解，可以幫助用戶從金融新聞、研究報告等文本中提取關(guān)鍵信息，幫助大語言模型更好地理解金融市場的動態(tài)和趨勢。金融領(lǐng)域的大語言模型應(yīng)用可以應(yīng)用于投資分析、風險管理、智能客服等，而用戶使用自然語言提問即可獲取精準的回答，為金融用戶帶來更智能和高效的服務(wù)。

電商零售行業(yè)

在零售業(yè)，企業(yè)經(jīng)常需要處理大量的商品信息、用戶評論、銷售數(shù)據(jù)等。悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫可以幫助構(gòu)建零售行業(yè)的知識圖譜，將商品、品牌、用戶等實體和它們之間的關(guān)系進行建模。零售業(yè)中的行業(yè)大語言模型應(yīng)用可以應(yīng)用于智能商品推薦、客戶細分、市場趨勢分析等，為零售企業(yè)提供更智能化和個性化的購物體驗。

與此同時，悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫提供的圖+ AI 大語言模型（LLM） 解決方案，還可以通過獲取零售行業(yè)的專業(yè)知識，在商品推薦、用戶個性化服務(wù)等方面發(fā)揮作用。利用圖技術(shù)進行實體鏈接和關(guān)系提取，可以從用戶評論中抽取有用信息，幫助大語言模型更好地了解用戶需求、個性化推送購物偏好，用戶使用自然語言即可獲得針對性的服務(wù)，大大提升用戶使用體驗。

隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，圖技術(shù)和語言模型的深度融合將成為未來發(fā)展的趨勢。悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫不僅可以為語言模型提供更豐富的知識基礎(chǔ)和語義理解能力，幫助模型更好地理解行業(yè)知識和語義，而且能夠更加高效、靈活和智能地處理海量復(fù)雜關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。

未來，AI 大模型將在更多的行業(yè)領(lǐng)域得到發(fā)展，悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫也將繼續(xù)發(fā)展和完善自身技術(shù)優(yōu)勢，幫助更多企業(yè)更好地理解行業(yè)數(shù)據(jù)、洞察市場趨勢、優(yōu)化業(yè)務(wù)決策，為企業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展帶來更多的機遇和動力。

后續(xù)，悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫將帶來更多關(guān)于「圖+大模型」的應(yīng)用分享和技術(shù)介紹，也歡迎大家聯(lián)系悅數(shù)，近距離感受 Graph + AI 大模型的魅力吧～