<img src="https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-22.jpg" alt="图数据库" />
在 2025 可信数据库发展大会上发布的《中国数据库产业图谱（2025）》中，杭州悦数的核心产品——悦数图数据库从多家图数据库厂商中脱颖而出，荣获图数据库领域“领航者”称号！
过去的一年里，悦数图数据库在多个关键领域成功落地标杆级项目，广泛应用于传统金融、互联网金融、<a href="https://www.yueshu.com.cn/solutions/suppply-chain">供应链管理</a>、电网等行业的核心系统，获得用户与行业的双重认可！
作为一家专注于图技术的国家高新企业，杭州悦数致力于构建企业级高可用图技术引擎，满足金融、能源、电信等关键行业对大规模复杂数据处理的需求。此外，杭州悦数还在 AI 领域进行了深度探索，推出了基于 <a href="https://www.yueshu.com.cn/yueshu-AI">Graph RAG</a> 技术的悦数 AI 应用平台，为金融、政务等复杂场景提供可解释、可追溯的智能决策支持，助力企业高效释放私域数据价值。
如果您希望了解更多关于如何利用图技术推动您的企业进行数字化智能转型，点击下方小程序联系我们获取一对一专属咨询服务。让我们一起开启数据驱动的智能之旅！

杭州悦数致力于构建企业级高可用图技术引擎，满足金融、能源、电信等关键行业对大规模复杂数据处理的需求。此外，杭州悦数还在 AI 领域进行了深度探索，推出了基于 Graph RAG 技术的悦数 AI 应用平台，为金融、政务等复杂场景提供可解释、可追溯的智能决策支持，助力企业高效释放私域数据价值。

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再获认可！图数据库领域“领航者”!

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悦数图数据库发布 v3.4.0，深入探索数据价值

五矿期货：悦数图数据库在金融期货行业的应用与实践探索

同盾科技：聊聊知识图谱在金融风控场景中的应用

悦数图数据库完成鲲鹏、飞腾、海光等多款国产 CPU 信创兼容性认证

![图数据库](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-22.jpg)

在 2025 可信数据库发展大会上发布的《中国数据库产业图谱（2025）》中，杭州悦数的核心产品——悦数图数据库从多家图数据库厂商中脱颖而出，荣获图数据库领域“领航者”称号！

过去的一年里，悦数图数据库在多个关键领域成功落地标杆级项目，广泛应用于传统金融、互联网金融、[供应链管理](https://www.yueshu.com.cn/solutions/suppply-chain)、电网等行业的核心系统，获得用户与行业的双重认可！

作为一家专注于图技术的国家高新企业，杭州悦数致力于构建企业级高可用图技术引擎，满足金融、能源、电信等关键行业对大规模复杂数据处理的需求。此外，杭州悦数还在 AI 领域进行了深度探索，推出了基于 [Graph RAG](https://www.yueshu.com.cn/yueshu-AI) 技术的悦数 AI 应用平台，为金融、政务等复杂场景提供可解释、可追溯的智能决策支持，助力企业高效释放私域数据价值。

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![图数据建模](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-21.png)

在Web3的浪潮中，区块链交易数据如同暗物质般充斥着虚拟空间。当传统分析工具在海量关联数据中迷失方向时，图数据库正以独特的视角重构这个去中心化世界的认知框架。本文将以实战视角，解构如何通过图数据建模与[悦数图数据库](https://www.yueshu.com.cn/database)调优，打造解析链上关系的"数字显微镜"。

### 一、重构认知：图模型如何解构区块链数据

区块链账本本质是动态演化的关系网络。每个地址如同神经元节点，交易则是传递信息的突触。以以太坊为例，单日产生的交易数据量可达120万笔，这些数据在传统数据库中以扁平表格存储，查询"某地址资金来源"需要多次JOIN操作，效率低下。

通过图模型重构后，数据呈现立体网络结构：地址节点携带类型标签（交易所/矿池/个人钱包），交易边记录金额、时间戳、Gas消耗等属性，智能合约调用则形成特殊的关系链路。这种建模方式使复杂查询转化为图遍历问题，如同在社交网络中追踪信息传播路径。

### 二、实战调优：让悦数图数据库释放性能潜力

在处理某DeFi项目每日2000万条交易数据的场景中，我们通过三步调优将查询响应时间从8秒压缩至300毫秒：

**1.存储引擎的适配艺术**

面对PB级数据压力，传统数据库在写入并发时出现瓶颈。改用悦数图数据库作为底层存储后，其分布式架构将写入吞吐量提升至15万TPS。这如同将单车道升级为高速公路，每个节点独立处理数据分片，通过Raft协议保持全局一致性。

**2.索引策略的动态平衡**

对高频查询字段建立复合索引是关键突破口。在地址哈希+时间戳字段创建索引后，"查找某地址最近1小时交易"的查询计划树深度从5层简化为2层。但需警惕过度索引带来的写入开销，实践中采用"80/20原则"：仅对覆盖80%查询量的20%字段建索引。

**3.查询优化的黑科技**

通过将复杂查询拆解为子图遍历，利用悦数的并行计算引擎实现分片级并发处理。例如追踪黑名单地址资金流向时，原单线程查询需遍历全图，优化后各分片独立执行局部匹配，最终合并结果集，如同将拼图游戏拆解为多块同时进行。

### 三、典型场景：在迷雾中捕捉异常信号

某次链上安全事件中，攻击者通过同一IP注册5000个地址实施"薅羊毛"。利用图模型构建的监控系统，在15分钟内完成全量数据扫描：

**1.关系网络的蛛丝马迹**

将IP地址、设备指纹、注册时间等元数据映射为图节点，注册行为转化为带时间戳的边。当某IP节点在短时间内关联超过阈值的新地址时，系统自动触发告警。

**2.增量更新的实时响应**

悦数数据库的日志结构存储引擎，支持每秒万级数据写入。结合变更数据捕获（CDC）技术，实现交易数据实时入图，风控规则引擎同步进行模式匹配，如同在流动的河水中实时检测异常漩涡。

### 四、未来图景：当图计算遇上人工智能

在某跨链桥项目实践中，我们尝试将图神经网络（GNN）嵌入分析流程。通过训练模型学习正常交易模式，成功将资金洗白路径识别准确率提升至92%。当图数据库与AI深度融合，系统不仅能记录关系，更能理解关系背后的逻辑。

站在技术演进的前沿，图数据库正在重塑我们认知区块链的方式。它如同高倍显微镜，让链上世界的微观结构纤毫毕现；又似精密雷达，在数据海洋中捕捉异常波动。随着悦数等图数据库技术的持续突破，Web3的安全防护体系正从被动响应迈向主动预判，为去中心化世界构建更坚实的信任基石。



Web3交易图谱建模与悦数图数据库调优，通过实体关系抽象、时态属性建模及冷热数据分层，构建高效链上分析体系；结合内存优化、分布式索引及查询拆解策略，实现毫秒级风险识别。实践证明，该方案可支撑万级TPS写入与跨链关联分析，为Web3安全提供智能化图计算支撑。

Web3交易图谱的图数据建模与悦数图数据库调优

![高级大模型](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-18.png)

随着[大型语言模型（LLM）](https://www.yueshu.com.cn/yueshu-AI)在企业应用中的广泛部署，其固有的局限性日益凸显。本文深入探讨了LLM在企业级应用中面临的核心挑战——幻觉、缺乏逻辑推理能力和静态知识库等问题，并提出了通过[图技术](https://www.yueshu.com.cn/yueshu-cloud)、知识图谱等结构化知识框架来构建可审计、可解释且基于真实数据的AI系统的解决方案。

### 引言：LLM的双面性

在人工智能快速发展的今天，大型语言模型（LLM）已经成为企业数字化转型的重要工具。然而，**唯一值得构建的AI系统是那些可审计、可解释且基于您公司的真实数据的AI系统。这意味着将LLM与结构化知识相结合——无论是通过GraphRAG、知识图谱还是其他可验证的框架。**

众所周知，LLM非常擅长生成听起来很智能的文本。然而，它们实际上并不"知道"任何事情——它们只是非常擅长根据概率预测接下来会发生什么。这种特性在学校作业或博客草稿中可能不是问题，但当企业依赖它们作为事实来源时，就有可能陷入错误信息和缺乏可追溯性的困境。

### 当前LLM技术的核心挑战

**1.持续存在的技术局限**

尽管我们看到OpenAI的o系列和DeepSeek的R1等工具取得了进步，但核心问题——幻觉、无法执行真正的逻辑推理和静态知识库——仍未解决。想象一下，一个LLM自信地告诉金融机构，某个不存在的法规适用于他们的业务；如果没有办法验证事实，像这样的错误建议可能会导致代价高昂的错误。

**2.更大模型并非解决方案**

一个主要的误解是更大的模型将解决这些问题。它们不会，因为LLM实际上并不思考——它们根据训练数据模仿思考。如果业务决策需要真正的因果分析，那么仅靠LLM是不够的。根据具体情况保持LLM更新也是昂贵的、复杂的，而且远非实际。

**3.上下文窗口的物理限制**

这会导致静态知识很快过时。简而言之，LLM有明显的局限性——最明显的是它们的上下文窗口，或者它们在任何给定时间可以处理和"记住"的文本量。实际业务用户需要查询的大量企业数据和知识库远远超过了大多数LLM的容量，而大多数LLM受相对较小的上下文窗口的限制。

同时，LLM不能有无限的上下文窗口——试图一次性处理大量数据集会导致精度损失和幻觉风险增加。

### 生动的类比：鹦鹉与飞行员

让我们用一个生动的比喻来理解LLM的工作原理：

想象一下，训练一只鹦鹉来描述如何驾驶飞机：这只聪明的鸟可以听飞行员说话，记住单词，并流利地重复它们。它甚至听起来很自信，说出诸如"增加油门、调整襟翼、检查高度"之类的话......但是你会相信那只鹦鹉会让你的飞机降落吗？

绝对不行！即使是最聪明的鹦鹉也不了解空气动力学、燃油水平或应急程序——它只是重复它学到的模式。这基本上就是大型语言模型的工作原理——它们可以生成看似合乎逻辑的答案，但它们不会按照人类的意义进行推理。

### LLM的"伪推理"技术揭秘

然而，LLM创建者非常擅长说服我们他们可以推理，使用如下幕后技术：

**1.大声思考（思维链提示）**

这就像鹦鹉跟我们说话，说："先我做这个，然后我做那个。"这看起来很合乎逻辑，但它只是遵循模式，而不是真正像一个人那样思考问题。

**2.使用示例（Few-Shot Learning）**

如果你给鹦鹉展示几个解决谜题的例子，它可能会模仿这些步骤来做一个新的谜题——但如果谜题发生变化，它就会卡住。LLM的工作方式相同；它们从例子中学习，但并不真正理解基本规则。

**3.假装思考（模拟推理）**

一些模型试图通过将他们的答案分解成步骤来说服我们他们正在"思考"。这就像鹦鹉在给出答案之前说，'让我想想'。这看起来像是推理，但同样，它只是模式匹配。

**4.学习其他鹦鹉（合成数据）**

一只鹦鹉教另一只它学到的东西。这使得第二只鹦鹉看起来更聪明，但它只是重复第一只鹦鹉，这意味着它会复制其错误和局限性。

### 解决方案：图技术与结构化知识的结合

基于以上分析，我们可以看出，企业级AI系统需要的不仅仅是生成能力，更需要可验证性、可追溯性和基于真实数据的推理能力。这就是图技术发挥关键作用的地方。

### 知识图谱的优势

知识图谱通过结构化的方式存储和组织信息，提供了以下核心优势：

- 可验证性：每个事实都有明确的来源和关系
- 可追溯性：推理过程可以被完整记录和回溯
- 动态更新：可以实时更新企业数据，避免静态知识过时
- 逻辑推理：基于图结构进行真正的逻辑推理

### GraphRAG：新一代检索增强生成

GraphRAG（Graph-based Retrieval-Augmented Generation）代表了下一代AI系统的发展方向，它将LLM的生成能力与知识图谱的结构化知识相结合。

**企业实施建议**

1.构建企业知识图谱

- 梳理企业核心业务数据和知识资产
- 建立标准化的数据模型和本体
- 实施数据治理和质量管控机制

2.集成验证框架

- 建立事实验证和来源追踪机制
- 实施多层次的质量检查流程
- 开发可解释AI的展示界面

3.持续优化和维护

- 建立知识更新的自动化流程
- 实施用户反馈和学习机制
- 定期评估和优化系统性能

### 结论

在AI技术快速发展的今天，企业不应该盲目追求更大的模型，而应该专注于构建可信任、可验证的AI系统。通过将LLM与图技术、知识图谱等结构化知识框架相结合，企业可以建立真正适用于业务场景的智能系统，避免因AI幻觉而导致的商业风险。

未来的企业级AI系统必须是可审计、可解释且基于真实数据的。只有这样，AI才能真正成为企业数字化转型的可靠助手，而不是一个"会说话的鹦鹉"。

悦数图数据库以图技术为核心，深度赋能高级大模型推理，精准挖掘数据间复杂关联，提升推理准确性。为企业构建可信任的AI系统提供坚实支撑，助力企业高效利用数据，在智能化转型中稳健前行，增强竞争力。
