![图数据库](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-24.png)

身处区块链世界，资产在地址间频繁流动，安全隐患如影随形。一笔看似平常的转账，背后可能暗藏非法资金、钓鱼陷阱或洗钱链条。传统数据库在处理这些高度关联的复杂风险时捉襟见肘，急需一张能“顺藤摸瓜”的智能监控网。[悦数图数据库](https://www.yueshu.com.cn/database)以其对复杂关系的深度挖掘能力，成为链上风险识别的理想基石。

一、为什么图数据库是链上风控的完美搭档？

区块链交易天然具有网状特征：

- 地址即节点：每个数字货币地址可视为图中的节点。
- 交易即关系：地址间的资金转移形成节点之间的“边”。
- 路径即线索：分析资金从“源头”到“目标”的完整流动路径，是识别异常的关键。

传统关系型数据库擅长处理“表格”，而图数据库专精于挖掘“关系链”。当需要迅速回答诸如“这个地址的资金是否曾在3跳内与已知暗网地址关联？”或“这笔转账是否经过多个高风险交易所进行快速混淆？”这类问题时，图数据库的路径遍历和模式匹配能力具有碾压性优势。

### 二、基于悦数图数据库的链上风险评分API设计核心逻辑

**核心思想：** 将区块链交易数据建模为图结构（地址为点，交易为边），利用悦数数据库的高效图计算引擎，实时/近实时地分析指定地址或交易的多维度风险特征，输出综合评分。核心组件与流程：

**1.图模型构建：**

-  节点 (Nodes)： 地址(Address)、交易(Transaction)、实体(Entity - 如已知交易所、项目方、欺诈标记地址)、智能合约(Contract)。
- 关系 (Relationships): 发送(SENT_TO)、接收(RECEIVED_FROM)、属于(BELONGS_TO - 地址属于某实体)、调用(CALLED)、创建(CREATED)。
-  属性 (Properties)： 地址属性（如余额、首次/末次活跃时间、币种）、交易属性（时间戳、金额、Gas费）、实体属性（类型、风险标签）、风险分数等。

2.多维风险因子计算 (API的大脑)：
一个强大的评分API依赖多样化的风险特征：
- 关联风险：
  - N度关联度：计算目标地址/交易在指定跳数内（如1-3跳）关联到多少个高风险节点（如暗网地址、被冻结地址、诈骗合约、高风险交易所入口/出口）。关联数量、距离、路径权重综合计分。
   - 关键实体关联：是否直接或间接关联已知的非法或高风险实体（如某被制裁交易所、混币服务）。
- 行为异常性：
  - 资金流动模式：短时间内与大量陌生地址交互（撒网行为）、大额资金分散转入集中转出或反之（典型的“汇集-分发”洗钱模式）、频繁小额测试交易。
  - 时间规律性：活动时间明显异于正常用户模式。
  - Gas费异常：异常高或异常低的Gas费设置。
- 节点自身特征：
  - 活跃度：新生地址风险更高。
  - 余额波动：短期剧烈波动。
  - 合约交互风险：调用了已知具有漏洞或被用于攻击的合约。
- 图拓扑特征：
  - 中心性：在资金网络中是否处于关键枢纽位置。
  - 簇系数：其关联地址彼此间的联系紧密程度（诈骗资金网常呈现特定簇结构）。
- 外部情报集成： 整合外部威胁情报平台的标签、链上安全公司的黑名单地址库。

3.风险评分模型 (API的决策核心)：

- 每个风险因子被量化为分值或权重。
- 根据业务需求定义规则引擎或机器学习模型，进行加权融合，生成最终综合风险评分（例如0-100分，分数越高风险越大）。
- 可提供风险标签（如：高风险洗钱嫌疑、中度诈骗关联、低风险）及关键证据摘要（如：“关联到2个暗网地址，路径长度为2”）。

4.API接口设计 (用户交互界面)：

- 输入： 区块链标识（链类型）、目标信息（一个或多个地址或交易哈希）。
- 处理： 服务端触发图数据库查询，执行预定义的复杂图遍历、计算路径、统计关联、应用评分模型。
- 输出：
  - 综合风险评分 (risk_score)
  - 风险等级 (risk_level)
  - 主要风险因素 (risk_factors，如：高风险实体关联、异常资金汇集)
  - 可视化的证据链摘要 (建议用简短文字描述关键路径和节点类型，而不是直接返回原始庞大图数据)
  - (可选) 时间序列评分 (反映历史风险变化)

### 三、API的典型应用场景：为业务注入安全基因

1.用户准入把关 (Onboarding Screening)：

- 新用户注册或绑定链上地址时，API瞬间扫描其地址历史关联。
- 有效拦截与黑产资金关联密切的高风险用户，提升平台安全基线。在账户源头筑起一道基于链上行为的智能防火墙。

2.交易实时风险监控 (Real-Time Transaction Monitoring)：

- 用户发起提现或大额转账前，API对涉及的发送地址、接收地址及交易本身进行毫秒级扫描。
- 高风险评分可触发警报、人工复核或延迟处理，防止问题资金流入流出平台。在资金流关键节点设下精密检查哨。

3.可疑交易报告 (STR) 高效生成：

- 合规团队只需输入可疑地址/交易，API自动输出清晰的资金流向图（摘要）和基于多重证据链的风险分析报告。
- 大幅提升可疑活动调查效率和报告质量。将复杂取证转化为一键生成的可视化报告，释放合规团队生产力。

4.钱包应用与DeFi协议主动风控：

- 用户访问可疑DApp或签署高风险合约前，钱包可调用API预判目标合约/地址风险。
- DeFi协议可基于API评分，对高风险地址的借贷、交易操作施加限制（如降低杠杆率、增加抵押品），保护协议资产。为终端用户构建前置化风险提示与防护机制。

### 四、优势与价值：看得见的智能风控红利

- 穿透复杂关联： 核心优势！API可揭示隐藏在多层跳转、资金混淆背后的真实风险链路。
- 毫秒级响应： 悦数图数据库针对路径查询深度优化，支撑API高并发实时响应。
- 精准性提升： 综合考量关联性、行为模式、拓扑特征等多维度信号，降低误报漏报率。
- 深度调查提效： 压缩人工追踪资金链条数小时甚至数天的工作量至秒级。
- 态势感知增强： 平台级应用可全局感知高风险地址集群及其活动模式。
- 降低合规成本： 自动化检测与报告显著节省人力，满足日益严格的监管科技(RegTech)要求。

### 构建Web3.0的安全护栏

基于悦数图数据库的链上风险评分API，本质上是将复杂的链上资金关系图谱转化为可量化的风险洞察。它将以往靠人工经验、低效查询进行的链上侦探工作，升级为智能化、自动化、可嵌入各类业务流的实时风控服务。从金融机构的交易监控到钱包用户的安全防护，再到整个DeFi生态的健康运行，这种“智慧风险雷达”正在成为守护链上资产安全、推动区块链技术合规落地的关键基础设施。拥抱图数据库，让风险无处遁形。

基于悦数图数据库的链上风险评分API，通过实时分析链上交易节点、关联路径及设备指纹等数据，结合图神经网络与标签传播算法，毫秒级生成风险评分，助力金融反欺诈、反洗钱等场景实现动态风险识别与精准防控。

基于悦数图数据库的链上风险评分API设计与应用

![图计算](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-23.png)

随着金融监管趋严，交易所合规报告的复杂度呈指数级增长。本文结合图计算技术与分布式并行架构，解析如何通过动态关联分析、实时风险建模及自动化报告生成，将传统需要数周完成的合规审查压缩至分钟级，助力某头部证券交易所实现监管响应速度提升90%。

### 一、技术架构：从单机到万亿级图数据的分布式突破

1.图数据模型构建

将交易数据转化为节点（账户/IP/设备）与边（交易/登录/关联）的异构网络，单日新增节点超10亿，边数达500亿条。采用Apache Spark GraphX框架实现图计算与分布式存储的融合。

2.并行计算引擎优化

通过动态分区与负载均衡算法，将图遍历任务拆分为子图模块，在128节点集群中实现线性扩展。某次压力测试显示，万亿级边数据处理耗时从72小时压缩至4.3小时。

3.实时流图更新机制

集成Kafka流处理，每秒接收10万条交易数据并动态更新图结构。结合增量计算技术，确保合规规则引擎始终基于最新数据运行。

### 二、合规场景深度应用：四大核心模块解析

1.关联账户识别

通过共同IP、设备指纹等特征构建关联图谱，运用Louvain社区发现算法自动标记可疑账户群。某实际案例中，成功识别出跨3个省份的217个关联账户，涉及交易额超8亿元。

2.市场操纵检测

基于交易时间序列构建动态图，通过Pattern Matching算法识别"对倒交易"、"虚假申报"等异常模式。系统上线后，某期货交易所异常交易检出率提升37%。

3.反洗钱（AML）风险评估

将资金流向转化为资金图，结合PageRank算法计算资金集中度。某次测试中，成功追溯到5层嵌套的离岸公司资金路径，涉及23个中间账户。

4.监管报告自动化生成

预设52类合规报告模板，通过自然语言生成（NLG）技术将图分析结果转化为结构化报告。某券商部署后，季度合规报告编制时间从15天缩短至2小时。

### 三、实施挑战与解决方案

1.数据孤岛破局

采用联邦学习框架，在保证数据隐私前提下实现跨机构图数据联合计算。某跨市场监测项目通过此技术，将跨境异常交易识别效率提升60%。

2.计算资源优化

开发基于K8s的弹性伸缩策略，在交易高峰期自动扩容至200节点，闲时缩减至30节点。某月均计算成本降低42%。

3.算法可解释性提升

引入SHAP值可视化技术，将图算法的黑箱结果转化为业务可理解的决策路径。监管审查通过率从78%提升至95%。

### 四、实践成效：某交易所真实数据验证

1.处理性能

日均处理交易数据量1.2PB，图计算任务完成时间中位数17分钟，99%分位值不超过2小时。

2.合规价值

系统上线6个月内，协助发现重大违规案件13起，涉及金额超50亿元，监管罚款同比减少27%。

3.成本收益

硬件投入回收期18个月，年度运维成本较传统方案降低58%，人力成本节省相当于12个全职合规岗。

### 五、未来演进方向

1.量子计算融合

探索量子退火算法在超大规模图优化问题中的应用，初步测试显示特定场景计算速度提升3个数量级。

2.监管科技（RegTech）生态构建

开放图计算API接口，支持第三方合规插件开发，已接入8家金融科技公司的创新检测模型。

[悦数图数据库](https://www.yueshu.com.cn/database)作为全球首个原生支持ISO-GQL的分布式图数据库，与大规模并行图计算框架的深度融合，正在重塑金融合规的技术范式。其架构与计算存储分离设计，可支撑千亿点万亿边规模的实时图计算，在LDBC基准测试中实现查询速度3-6倍提升，内存占用降低90%。在五矿期货等金融风控场景中，悦数图数据库通过整合内外部数据构建知识图谱，将产业链研究效率提升40%，风险预测准确率提高25%。

结合分布式处理能力，系统可动态扩展至200节点集群，在交易高峰期实现合规规则引擎的亚秒级响应。这种软硬协同的架构设计，不仅将传统需要数周完成的合规审查压缩至分钟级，更通过信创生态适配与多地容灾能力，满足金融级高可用要求。随着图神经网络与生成式AI的深度集成，悦数图数据库有望进一步释放关联分析的价值，推动合规系统从被动监测向主动预警演进。

悦数图数据库通过原生ISO-GQL支持与分布式架构，实现千亿点万亿边规模实时图计算，查询速度提升3-6倍，内存占用降低90%。结合分布式处理，合规审查从数周压缩至分钟级，推动监管从被动响应向主动预警升级。

大规模并行图计算在交易所合规报告自动化中的实践

![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。

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。

再获认可！图数据库领域“领航者”!

![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。


图技术在高级大模型推理中的关键作用：构建可信任的企业级AI系统

![大型语言模型](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-17fengmian.png)

为什么大型语言模型 （LLM） 有时会产生意想不到或不准确的结果，通常被称为“幻觉”？在尝试将 LLM 的功能与其特定的业务环境保持一致时，组织面临哪些挑战？这些紧迫的问题凸显了 LLM 的复杂性和潜在问题。然而，LLM 与知识图谱 （KG） 的集成提供了有前途的途径，不仅可以解决这些问题，还可以彻底改变数据处理和知识提取的格局。本文深入探讨了这种创新集成，探讨了它如何塑造人工智能 （AI） 的未来及其实际应用。

### 介绍

[大型语言模型 （LLM）](https://www.yueshu.com.cn/yueshu-AI) 已在包含数十亿个单词的多样化和广泛的数据集上进行训练，以非常连贯且与上下文相关的方式理解、生成人类语言并与之交互。[知识图谱 （KG）](https://www.yueshu.com.cn/solutions/knowledge-graph) 是一种结构化的信息存储形式，它利用图形数据库格式来连接实体及其关系。KG 将各种概念之间的关系转化为人类和机器都可以解释的数学和逻辑格式。本文的目的是探讨 LLM 和 KG 之间的协同关系，展示它们的整合如何彻底改变数据处理、知识提取和人工智能 （AI） 能力。我们解释了 LLM 和 KG 的复杂性，展示了它们的优势，并展示了它们的组合如何导致更高效、更全面的知识处理并提高 AI 应用程序的性能。

### 了解生成式大型语言模型

LLM 可以生成与人类写作非常相似的文本。他们可以撰写论文、诗歌和技术文章，甚至可以以非常类似于人类的方式模拟对话。LLM 使用深度学习，特别是一种称为 transformer 的神经网络架构形式。这种架构允许模型权衡句子中不同单词的重要性，从而更好地理解语言上下文和语法。LLM 的主要优势之一是它们能够理解和响应对话或文本中的上下文。这使得它们对聊天机器人、内容创建和语言翻译等应用程序特别有效。但是，尽管 LLM 具有许多功能，但它们也有局限性。他们可能会生成不正确或有偏见的信息，并且他们的回答会受到他们接受训练的数据的影响。此外，他们不具备真正的理解或意识;它们只是根据数据中的模式模拟这种理解。

### 探索知识图谱

KG 是一种以结构化格式表示和存储信息的强大方法，使人类和机器都可以更轻松地访问和理解复杂的数据集。它们广泛用于各个领域，包括搜索引擎、推荐系统和数据集成平台。知识图谱的核心由连接这些实体的实体（节点）和关系（边缘）组成。这种结构允许以视觉直观且计算效率高的方式表示不同数据片段之间的复杂关系。KG 通常用于集成来自多个来源的结构化和非结构化数据。此集成通过提供统一视图来提供更全面的数据理解。KG 的优势之一是易于查询。SPARQL（一种图形数据库的查询语言）等技术使用户能够有效地从知识图谱中提取复杂信息。KG 在各个领域都有应用，包括搜索引擎（如 Google 的知识图谱）、社交网络、商业智能和人工智能。

### 使用 LLM 增强知识图谱创建

KG 明确了隐含的人类知识，并允许从他们提供的信息中得出推论。本体或图形模型充当这些推理的锚点或约束。一旦创建和验证，KG 就可以被信任为事实来源，它们根据其模型的语义和结构（本体）进行推理。由于这种人工干预的元素，人类可以确保信息解释在给定的上下文中是正确的，特别是减轻“垃圾进 - 垃圾出”现象。然而，由于这种人工干预，它们的创建也可能相当耗费人力。KG 是使用几种类型的图形数据库框架之一创建的，它们通常依赖于某种形式的人工干预，并且由具有专业技能和/或专业软件的个人生成。要访问知识图谱中的信息，它们必须存储在适当的图形数据库平台中，并且需要使用专门的查询语言来查询图形。由于这些专业技能和高度的人工干预，创建知识图谱可能非常耗时且劳动密集。

### 通过本体提示使用 LLM 增强 KG 创建

![LLM 增强 KG 创建](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-17-11%20(1).jpeg)

通过一种称为本体提示的技术，LLM 可以有效地解析大量非结构化文本，准确识别和提取相关实体，并辨别这些实体之间的复杂关系。通过理解和利用数据出现的上下文，这些模型不仅能够识别不同的实体类型（如人员、地点、组织等），还可以描绘连接这些实体的细微关系。此过程大大简化了 KG 的创建和丰富，将原始、非结构化数据转换为结构化、互连的知识网络，该知识网络既可访问又可作。将 LLM 集成到 KG 构建中不仅丰富了数据，还显着增强了知识图谱在各种应用程序中的实用性和准确性，从语义搜索和内容推荐到高级分析和决策支持。

### 使用知识图谱提高LLM性能

将 KG 集成到 LLM 中提供了实质性的性能改进，特别是在增强上下文理解、减少偏见和提高准确性方面。KG 为 LLM 注入了上下文深度的语义层，使这些模型能够以对主题更细致的理解来掌握和处理语言。这种交互显着增强了 LLM 的理解能力，因为它们变得更加擅长以更高的精度解释和响应复杂的查询。此外，KG 的结构性有助于减轻 LLM 中固有的偏见。通过提供平衡和事实的信息表示，KG 有助于消除偏见，并促进更客观和明智的内容生成。最后，将 KG 纳入 LLM 有助于提高 LLM 生成的输出的准确性和可靠性。

![知识图谱提高LLM性能](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-17-22.jpeg)

来自 KG 的经过验证的数据是坚实的基础，减少了 LLM 处理的信息中的歧义和错误，从而确保更高质量的输出，值得信赖、可追溯且上下文连贯。

### 案例研究和应用

LLM 和 KG 的整合在各个行业取得了重大进展，并改变了我们处理和利用信息的方式。例如，在金融领域，LLM 与 KG 相结合用于风险评估和欺诈检测。这些系统分析交易模式、检测异常情况并了解不同实体之间的关系，帮助金融机构降低风险并防止欺诈活动。另一个例子是 个性化推荐系统 .亚马逊等电子商务平台利用 KG 和 LLM 来了解客户偏好、搜索历史和购买行为。这种集成允许高度个性化的产品和内容推荐，改善客户体验并提高销售额和参与度。在法律行业，LLM 和 KG 用于分析法律文件、判例法和法规。他们帮助总结法律文件、提取相关条款和进行研究，从而为法律专业人士节省时间并提高法律建议的准确性。LLM 和 KG 整合的潜力是无限的，有望实现跨领域的变革性进步。例如，利用 LLM 和 KG 可以改变教育平台，指导学习者完成量身定制的个性化教育之旅。在医疗保健领域，复杂虚拟助手的创新正在彻底改变远程医疗，提供预防保健和初步诊断。城市规划和管理将从这项技术中受益匪浅，通过分析从交通模式到社交媒体情绪的各种数据源，实现更智能的城市规划。此外，研发将加速，LLM 和 KG 协同合作，以实现文献综述的自动化，培养新颖的研究理念，并预测实验结果。

![LLM 和 KG 的整合](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-17-33.jpg)

### 挑战和注意事项

虽然 LLM 和 KG 的整合是有希望的，但它伴随着一系列重大挑战和考虑。从技术角度来看，将 LLM 与 KG 合并需要复杂的算法，能够处理 KG 结构的复杂性和 LLM 处理的自然语言的细微差别。例如，确保数据兼容性、保持实时数据同步和管理计算负载是需要高级解决方案和持续创新的艰巨任务。此外，道德和隐私问题是这种集成的最大挑战之一。使用 LLM 和 KG 涉及处理大量数据，其中一些可能是敏感的或个人数据。确保这些技术遵守隐私法律法规、维护数据机密性并做出合乎道德的决策是一项持续的挑战。LLM 的训练数据中还存在长期存在的偏差风险，需要仔细监督和实施偏差缓解策略。此外，这些先进技术的可持续性也不容忽视。与培训和运行大规模 LLM 以及维护大量 KG 相关的能源消耗构成了重大的环境问题。随着对这些技术的需求增长，找到最大限度地减少碳足迹和开发更节能模型的方法非常重要。解决这些技术、道德和可持续性挑战对于负责任和有效地实施 LLM 和 KG 集成至关重要。

悦数图数据库以图技术为基座，将知识图谱作为LLM的“外部语义库”，通过自然语言生成图查询（Text2Cypher）及图谱结构化检索，精准补充上下文信息，减少模型“幻觉”，提升医疗、金融等领域决策的可信度与可解释性，推动AI从概率生成迈向确定性推理的语义增强智能。

将知识图谱与大模型 （LLM） 协同化：实现语义增强智能的途径

![国产基础软件](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-17.png)

7 月 11 日，在杭州市经济和信息化局（杭州市数字经济局）的指导下，杭州市基础软件和工业软件产业技术联盟成立大会暨工业软件生态共性云平台发布会在西电杭州研究院成功举行。作为国产基础软件领域的标杆企业，[杭州悦数科技有限公司](https://www.yueshu.com.cn/)凭借其在图技术和人工智能领域的卓越表现，荣膺联盟首批成员单位 。这一荣誉不仅是对杭州悦数技术创新能力的高度认可，也标志着公司在推动国产基础软件和工业软件发展中的责任与使命迈上新台阶。

### 联盟成立：助力杭州打造人工智能与工业软件高地

杭州市基础软件和工业软件产业技术联盟由杭州市内 22 家龙头与骨干企业、高等院校、科研机构及第三方服务机构共同发起成立，旨在通过“软件攻坚、生态共融、协同跃升、智创未来 ”的宗旨，推动杭州人工智能高地建设，增强基础软件和工业软件的自主创新能力，构建具有核心竞争力的产业生态。

杭州市人民政府党组成员、副市长章登峰，杭州市国防动员办公室党组书记、主任王仁，杭州市经济和信息化局党组书记、局长王越剑，西安电子科技大学副校长刘宏伟以及省市相关业务部门领导出席大会。

会上，杭州市人民政府党组成员、副市长章登峰发表重要讲话，充分肯定了联盟成立的重要意义，并强调联盟应在未来助力杭州制造业高质量发展、优化产业生态方面发挥更大作用。

![工业软件产业技术](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-17-01.jpg)

### 杭州悦数：图技术领导者赋能工业软件创新

作为国家高新技术企业，杭州悦数始终致力于推进图技术的研发与应用，旗舰产品——悦数图数据库和悦数 AI 应用平台 ，已在金融风控、智能制造、供应链优化等领域展现出强大的技术实力和行业价值。此次入选联盟首批成员单位，既是对杭州悦数技术实力的认可，也是对公司未来在国产基础软件和工业软件领域贡献的期待。

### 杭州悦数的核心优势

**高性能分布式图数据库**

[悦数图数据库](https://www.yueshu.com.cn/database)以其高并发、低延迟的特性，能够高效处理复杂关系网络，支持大规模数据实时分析。这一技术优势在金融风控领域尤为关键，可应用于反欺诈检测、信用评估、交易监控等场景，帮助金融机构快速识别潜在风险，提升决策效率并降低运营成本。

![高性能分布式图数据库](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-17-02.jpg)

**AI 与图技术深度融合**

悦数 AI 应用平台基于 Graph RAG 技术，将图数据库与生成式 AI 融合，可显著提升大模型在复杂场景中的精准度与可靠性，有效缓解大模型“幻觉”问题。通过构建动态知识图谱，平台能够高效管理文档层级与复杂关系，支持从文件夹到段落的全链路知识关联。结合“元知识频谱”与“增强图频谱”技术，悦数 AI 应用平台为金融风控、政务决策等高复杂度场景提供可解释、可追溯的智能决策支持。

![AI 与图技术深度融合](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-17-03.jpg)

**国产化与自主可控**

在当前国际技术竞争日益激烈的背景下，杭州悦数始终坚持自主研发，确保技术的安全性和可控性。作为国产基础软件的代表企业，杭州悦数将为联盟的技术攻关和生态共建注入更多活力。

### 携手共创未来：推动基础软件与工业软件高质量发展

杭州悦数将以联盟为平台，充分发挥自身在图技术和人工智能领域的领先优势，积极参与联盟的技术攻关、生态共建和标准化建设。同时，杭州悦数将携手联盟推广图技术和 AI 在工业场景中的应用案例，帮助更多企业实现数字化转型和智能化升级，为杭州建设世界级人工智能高地和制造业高质量发展贡献力量！

### 关于悦数图数据库

悦数图数据库是杭州悦数科技有限公司开发的一款企业级原生分布式图数据库，100% 国产自研，拥有多项核心专利和技术认证。悦数图数据库是全球首家原生支持 ISO-GQL 的分布式图数据库产品，采用 Shared-nothing 分布式架构和计算与存储分离的设计，擅长处理千亿点万亿边的超大规模数据集并保持毫秒级查询延时，具有高可用、高安全、易扩展的特点，能够满足企业两地三中心、三地五中心等多地容灾的安全性需求，并且能提供公有/私有化等多种灵活部署方式。来自各行业的众多头部企业和机构用户在生产核心系统使用悦数图数据库，用于实时推荐、实时风控、欺诈检测、知识图谱等业务场景和需求。

作为国产基础软件领域的企业，杭州悦数科技有限公司凭借其在图技术和人工智能领域的卓越表现，荣膺联盟首批成员单位 。这一荣誉不仅是对杭州悦数技术创新能力的高度认可，也标志着公司在推动国产基础软件和工业软件发展中的责任与使命迈上新台阶。

杭州市基础软件和工业软件产业技术联盟正式成立，杭州悦数荣膺首批成员单位

![图数据库](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-16.png)

### 图数据库的概念  

“图数据库” 起源于“图论” 中的拓扑概念。“图论” 研究图的性质和结构，“图数据库” 利用这些理论存储和管理数据。

图，是由“点”和“边”构成的。拓扑学将实体抽象为节点，关系表示为边。

在[图数据库](https://www.yueshu.com.cn/database)中，“点” 就是计算节点，“边” 就是点之前的关系。这种抽象的概念，让我们可以聚焦的去研究点与线之间的关系，实现数据关联查询与分析。 

图思维，跟我们的大脑思考方式是非常类似的，包括现在的深度机器学习也是图的。

图结构，能够以“更高维”的方式表达知识，比传统的RDB关系型数据库更厉害。

### 图数据库跟关系型数据库的差异对比 

传统的关系型数据库，是二维的。主要是存，把计算外包给中间件。分析的时候，需要跨表关联。这就是实时分析很困难、需要等待的原因。图数据库是既存又算的。

图结构可以高效地进行各种图遍历和计算操作，例如查找最短路径。另外，许多图数据库具有良好的并行计算能力，图数据库可以将计算任务分配到多个计算节点上并行执行，从而大大缩短计算时间。

从低维表（二维表），向高维表（网络拓扑）发展，可以说是一个“质” 的跃迁。

### 图计算领域的常用算法 

相似度算法，是图计算领域最常见的算法。可以用于衡量图中节点之间的相似程度，以便发现具有相似特征或功能的节点，在推荐系统、生物信息学等领域有广泛应用。

最短路径算法：例如在交通网络中，用于寻找两点之间的最短行驶路径；在通信网络中，确定信息传输的最短路径等。

PageRank 算法：主要用于衡量网页的重要性。在互联网搜索引擎中，通过分析网页之间的链接关系，计算每个网页的 PageRank 值，以此来确定网页的排名。

社区发现算法：用于发现图中联系紧密的节点群体，即社区结构。这些社区内部的节点之间连接较为紧密，而与社区外部的节点连接相对较少。

### 对于AI来说，图计算是一个强有力的力量 

为什么图计算对机器学习有帮助呢？因为图计算的主流趋势是白盒化可解释，这可以很好解决当前深度学习中黑盒问题。

白盒化可解释的图计算能够清晰地展示数据之间的关联、计算过程和结果的推导，使业务人员能够更好地理解和信任计算结果，从而更放心地基于这些结果进行决策。

此外，白盒化可解释的图计算能够实现数据的溯源和审计，便于追踪数据的来源、处理过程和使用情况。

### 【图未来能够用在哪些场景】

目前的观点是：图数据库几乎没有限制。只要有足够的算力，就可以对大规模数据集进行有效的计算。

在[金融欺诈检测](https://www.yueshu.com.cn/solutions/finance-risk)中，图数据库可以实时分析交易数据和账户关系，及时发现可疑的交易行为，而不需要将数据导出到外部系统进行计算，从而大大提高了欺诈检测的时效性。

在医疗领域，图数据库可以帮助医疗决策系统分析患者的病历、症状、检查结果等信息，为医生提供诊断和治疗建议。

在军事领域，美国军方供应商 Palantir 利用图技术，基于转账数据、图像数据、录音数据、GIS数据等，帮助美国军方计算出本拉登的定位，并进行了定点进攻。

图数据库是以节点和边为核心，高效处理复杂关系数据的数据库，适用于社交网络、金融风控等领域。悦数图数据库作为全球首个原生支持ISO-GQL的分布式图数据库，实现千亿节点万亿边规模下的毫秒级查询，具备金融级高可用、线性扩缩容及多地容灾能力，广泛应用于实时推荐、反欺诈、知识图谱等场景，助力企业构建实时决策底座。

图数据库的概念和几个关键内容

![GraphRAG](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-14.png)

随着大语言模型(LLM)的广泛应用，如何让模型突破训练数据的限制、减少“幻觉”并回答复杂关系问题，成为业界关注焦点。本文将系统介绍最新的GraphRAG（基于图的检索增强生成）技术，从原理、架构到应用与未来挑战，全面解析知识图谱与大模型如何共创“可检索、可推理、可解释”的AI系统。读完全文，您将系统掌握GraphRAG与RAG、向量数据库、结构化查询等主流技术方案的异同，了解其企业实践路径和技术栈选择。

### 1.什么是RAG（检索增强生成）？

**背景**

大语言模型（LLM）凭借强大的自然语言理解生成能力，已在众多领域展现出非凡潜力。但模型固有的“知识冻结”“幻觉生成”及领域知识深度不足等问题，限制了其商业与科研应用场景。

**RAG定义**

RAG本质是在生成前动态检索外部知识库，模型不仅依赖参数化记忆，更能实时查找上下文信息，因此大幅提升了准确性、时效性与可靠性。传统RAG一般分为两个核心组件：

**Retriever 检索器：** 将用户问题与知识库中文本分块进行语义向量匹配，找出最相关的内容段；

**Generator 生成器：**  通常为LLM，结合检索到的上下文和原始问题进行答案生成。

**RAG优势：**

- 提升准确率、可查性和透明度

- 零/低成本支持知识库“热更新”

- 支持个性化和领域定制

### 2.传统RAG的局限

虽然通过语义相似性检索提升了可用性，但传统RAG多以“非结构化文本块”作为知识单元，难以支持高级推理与复杂关系检索。主要难题包括：

**语义瓶颈（Semantic Bottleneck）**

基于向量的语义检索擅长主题相关文档，但对“特定实体/事件之间的关系”理解薄弱。例如：“A公司收购B对C有什么市场影响？”——很难通过独立文本块准确串联三个实体间的因果关系。

**忽视显式关系**

文本分块会打断实体之间的明晰联系，无法优先检索多个事件或复杂流程间的交互路径。

**多跳推理挑战**

复杂问题往往需要“多跳推理”（Multi-hop Reasoning）。传统RAG尽管能检索主体片段，但难以显式组合推理链路，对LLM推理负担极大，容易信息噪声或不完整。

**关系型数据“上下文断裂”**

如供应链、法律、生命科学医学等本质是图结构领域，信息之间的联系比孤立事实更重要。若扁平成文本分块，模型难以复原实体间的网络。

### 3.图数据库与知识图谱：关系表达的“利器”

**图数据库简介**

图数据库是一种通过“节点（entities）-边（relations）-属性（properties）”天然表达语义关系的NoSQL存储。

- 节点代表人、物、事件等对象

- 边表示两节点间的关联（如“雇佣” “供应” “引用”等），可带属性

- 属性是节点或边携带的键值对信息

与传统关系型数据库表结构相比，图数据库极其适合层层关联的复杂查询（如链式追踪、找最短路径），尤其适合多层关系和实时查询需求。

**知识图谱概念**

知识图谱是在图数据库基础上的结构化知识组织形式，注重本体定义（即实体和关系的种类、规则）、丰富的关系刻画、推理能力及跨源数据融合能力。

- 强调多样关系（如层级、因果、时序、空间等）

- 支持“本体+事实+规则”三元组结构，精准刻画复杂知识世界

- 可与文本、关系型、半结构化等多源数据整合

*例如：*

- (Alice:员工) -[精通]-> (Python:技能)

- (Alice:员工) -[参与]-> (Phoenix:项目)

- (Phoenix:项目) -[管理部门]-> (RnD:部门)

- (SpecDoc:文档) -[提及]-> (Python:技能)

图查询语句如：

- 查询R&D部门中精通Python并参与Project Phoenix的员工

- 查询Phoenix项目关联的所有文档及其涉及技能

### 4.GraphRAG：大模型检索的“关系觉醒”

GraphRAG突破了传统RAG孤立文本检索的局限，将大语言模型与知识图谱深度融合，支持关系感知检索生成。

**核心理念**

中心原则：关系感知的检索（Relationship-Aware Retrieval）

GraphRAG不仅基于语义相似性寻找节点（实体），而是：

- 解析意图与实体，并“锚定”到知识图谱的相关节点

- 利用图数据库进行多跳关系检索或提取子图

- 结合实体属性的向量语义检索与结构化关系遍历

- 将提取的结构化信息转换为LLM可处理的文本上下文，构造完整思考链路

**典型处理流程**

1.用户输入自然语言问题

2.查询解析与实体消歧，定位图谱节点

3.图检索：多跳遍历、子图提取、关系过滤

4.上下文序列化，智能压缩嵌入Prompt

5.LLM利用结构上下文推理生成答案

6.呈现结果

【此处可配合图示：GraphRAG流程环节与传统RAG对比】

### 5.GraphRAG核心机制与技术细节

图构建与知识注入

- 数据源识别、实体挖掘（NER）、关系抽取，建议先设计本体（schema/ontology）

- ETL流水线、实体消歧、图谱补全，可串接外部权威知识库（如Wikidata等）图嵌入与向量检索（表格一：GraphRAG嵌入类型）

![GraphRAG](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-14-01.png)

嵌入用于：支持节点/子图的语义检索、相似度计算、聚类分析等

向量/图数据库混合存储与索引（表格二：GraphRAG存储选型）

![知识图谱](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-14-02.png)

**图驱动检索策略**

- 实体驱动：
按查询发现关键实体后，起点检索其关联邻居节点
- 关系遍历：
顺着指定类型的边递归查找，如“部门->项目->员工”
- 路径查找、子图提取、社区检测
- 混合检索：
先用语义相似性搜种子节点，再遍历其图结构拓展上下文

**上下文增强与Prompt工程**

- 结构化信息需“线性化”为文本进入LLM，可采用模板/Path/NLG小模型/JSON/Markdown格式，兼顾Token高效利用
- Prompt设计需明示信息来源，指示模型如何利用结构上下文，辅以示例

### 6.GraphRAG能力突破：关系驱动的智能进阶

**上下文理解力极大提升**

图结构检索不再依赖关键词，而能为LLM提供包含全链路关系的上下文。高质量子图还原“事实网络”，便于模型做出深度、具解释性的回答。

**天然支持复杂多跳推理**

利用原生图遍历，实现多步逻辑链路题（如合作链、供需链、引用链），LLM基于明晰路径再生成解释，无需“脑补”信息缺口。

**幻觉大幅降低**

知识图谱常作为权威事实集，检索时清晰指定实体、属性与关系有效约束模型，输出与知识基事实强绑定。

**支持关系驱动复杂查询**

如“供应商A中断将如何影响产品B成本？哪些环节受影响？”等，需要沿整个图谱链路追溯，GraphRAG可还原因果与影响路径。

### 7.实践路线：GraphRAG六步构建法

**1.数据基础**
：聚合结构化、半结构化、非结构化源，明确目标域及检索范围

**2.知识图谱构建**
：本体设计、实体与关系抽取、消歧与命名映射、数据加载与质量校验

**3.嵌入与索引**
：生成/引入节点与文本嵌入，存入向量或图数据库

**4.检索逻辑开发**
：查询解析、实体锚定、关系多跳/混合检索、超参数优化

**5.大模型集成与Prompt优化**
：上下文“线性化”、Prompt模板、与模型API对接、答案格式加工

**6.评测与迭代**
：自建问答集合，突出多关系/多跳任务，量化检索质量、准确率、支持度、完整度等

### 8.行业典型应用场景

**1.复杂档案/法规/科研问题智能问答**

如法律案例溯源、科学文献引用推理、金融合规穿透分析等，问法多依赖等级、引用、多实体链路，GraphRAG可结构化串联关键节点

**2.个性化推荐引擎**

如电商/内容平台/社交网络，将用户、物品、行为及属性构入图谱，支持多跳互动与关系洞察式推荐

**3.科研发现与药物开发**

整合基因、蛋白、疾病、药物多表型图谱，为药物重定位、并发机制等复杂检索与假说生成提效

**4.智能风控反欺诈**

构建账户、交易、组织、设备、恶意模式间的图谱，检索多阶复杂环，精准锁定潜在风险

**5.智能供应链分析**

描摹“供应商-物料-产品-渠道”全连接，按事件沿链路追溯影响，支持风险应急与优化

**6.客户360画像与关系情报**

B2B/B2C均可将触点、交互、组织关系一体化汇聚，为客户洞察与交叉销售赋能

### 9.未来挑战与研究前沿

**可扩展性**

大规模知识图谱检索与子图嵌入实时生成需求高，需优化分布式图库、图分区与硬件协同

**图谱构建与演化**

多源复杂实体及关系抽取难度大，自动化/半自动化构建、版本演进、实时更新、众包等仍需突破

**动态时序与增量处理**

需支持“时序知识图谱”，持续接入和冲突分辨能力提升

**评测标准化**

多模态、关系丰富图谱的检索与生成联评标准尚未统一，未来需开发专用RAG评测数据集与追踪表征

**解释性与混合检索融合**

如何让LLM明确“用到哪些关系路径生成了答案”，以及深度融合向量、稀疏检索信号，是接下来技术演进的重点

**多模态知识融合**

拓展更广泛的视听图谱与跨模态共检索，将是下阶段GraphRAG升级方向

### 10.GraphRAG与其他检索增强技术横向对比

![检索增强技术](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-14-03.png)

**GraphRAG显著优势在于：当问题本质关注多实体间复杂关系和路径时，图结构比SQL多表连接更自然高效。**

GraphRAG将知识图谱的复杂关系建模能力与生成式AI的自然语言交互优势深度融合，通过悦数图数据库高效处理多模态关系数据，实现从结构化知识推理到动态内容生成的闭环。该技术突破传统AI的孤立数据处理局限，使机器能精准感知实体间隐含关联，在金融风控、精准推荐、生物信息分析等领域重构智能决策范式。

GraphRAG：用知识图谱与生成式AI开创关系感知的智能新时代

![图数据库](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-11.png)

在mysql去查询历史部门树、历史部门的部门全路径需要根据生效日期（effdt）字段进行递归查询距离生效日期最近的数据，效率比较低，使用图数据图可以仅更改变动部门的上下节点的关系属性就能实现整个部门树的准确性，并且不用递归查询全路径。

### 具体实践

1.初始化基础数据

清空所有节点数据
```
MATCH (n) DETACH DELETE n;

CREATE (dept1:Department {name: 'dept1', code: '1', parent_code: '0', effdt: date('2023-01-01')});
CREATE (dept2:Department {name: 'dept2', code: '2', parent_code: '1', effdt: date('2023-01-01')});
CREATE (dept3:Department {name: 'dept3', code: '3', parent_code: '1', effdt: date('2023-01-01')});
CREATE (dept4:Department {name: 'dept4', code: '4', parent_code: '2', effdt: date('2023-01-01')});
CREATE (dept5:Department {name: 'dept5', code: '5', parent_code: '2', effdt: date('2023-01-01')});
CREATE (dept6:Department {name: 'dept6', code: '6', parent_code: '5', effdt: date('2023-01-01')});

MATCH (dept2:Department{code:'2'}), (dept1:Department{code:'1'}) CREATE (dept1)-[:PARENT {effdt: date('2023-01-01'), to: '2'}]->(dept2);
MATCH (dept3:Department{code:'3'}), (dept1:Department{code:'1'}) CREATE (dept1)-[:PARENT {effdt: date('2023-01-01'), to: '3'}]->(dept3);
MATCH (dept4:Department{code:'4'}), (dept2:Department{code:'2'}) CREATE (dept2)-[:PARENT {effdt: date('2023-01-01'), to: '4'}]->(dept4);
MATCH (dept5:Department{code:'5'}), (dept2:Department{code:'2'}) CREATE (dept2)-[:PARENT {effdt: date('2023-01-01'), to: '5'}]->(dept5);
MATCH (dept6:Department{code:'6'}), (dept5:Department{code:'5'}) CREATE (dept5)-[:PARENT {effdt: date('2023-01-01'), to: '6'}]->(dept6);
```
![图数据库](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-11-01.jpeg)

2.已存在节点进行变动，重新创建相同部门code节点

```
CREATE (newDept2:Department {name: 'dept2', code: '2', parent_code: '1', effdt: date('2023-03-01')});
```
![图数据库](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-11-02.jpeg)

3. 查询出生效日期最近的code对应的父部门并进行关联

```
MATCH (newDept2:Department {code: '2', effdt: date('2023-03-01')}), (parentDept:Department)-[:PARENT]->(oldDept2:Department {code: '2', effdt: date('2023-01-01')}) CREATE (parentDept)-[:PARENT {effdt: date('2023-03-01'), to: newDept2.code}]->(newDept2);
```

![图数据库](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-11-03.jpeg)

4. 查询出生效日期最近的code对应的子部门节点并进行关联

```
MATCH (newDept2:Department {code: '2', effdt: date('2023-03-01')}), (oldDept2:Department {code: '2', effdt: date('2023-01-01')})-[:PARENT]->(child:Department)
FOREACH (descendant IN [child] |
  CREATE (newDept2)-[:PARENT {effdt: date('2023-03-01'), to: descendant.code}]->(descendant)
);
```
![图数据库](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-11-04.jpeg)

5. 查询日期为2024-01-01时刻的部门树

```
MATCH path = ()-[:PARENT*]->()
WHERE ALL(rel IN relationships(path) 
      WHERE rel.effdt <= date('2024-01-01') AND 
      NOT EXISTS {
        MATCH ()-[sameRealt:PARENT]->()
        WHERE sameRealt.to = rel.to AND sameRealt.effdt > rel.effdt AND sameRealt.effdt <= date('2024-01-01')
      }
)
RETURN path;
```
![图数据库](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-11-04.jpeg)

6. 查询部门code为6且日期为2024-01-01时刻节点

```
MATCH path = ()-[:PARENT*]->(dept:Department {code: "6"})
WHERE ALL(rel IN relationships(path) 
      WHERE rel.effdt <= date('2024-01-01') AND 
      NOT EXISTS {
        MATCH ()-[sameRealt:PARENT]->()
        WHERE sameRealt.to = rel.to AND sameRealt.effdt > rel.effdt AND sameRealt.effdt <= date('2024-01-01')
      }
RETURN path;
```
![悦数图数据库](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-11-06.jpeg)

### 结尾

通过[图数据库](https://www.yueshu.com.cn/database)，我们不仅能够清晰地梳理出企业部门的历史脉络，还能为人事管理提供更高效、智能的解决方案。部门历史树的应用，让复杂的组织变迁变得一目了然，无论是追踪员工流动、优化资源配置，还是挖掘团队协作潜力，都能事半功倍。未来，随着图数据库技术的不断发展，它必将在人力资源领域绽放出更多可能性。

图数据库通过悦数图数据库在人事系统中构建员工关系图谱，整合职位、技能、项目等多维数据，实现组织架构可视化与动态关系分析。其分布式架构支持超实时人才推荐（毫秒级响应），精准匹配岗位需求与人才能力，优化团队协作与晋升路径。

图数据库在人事系统的应用


![图计算技术](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-10.png)

### 图计算技术

图计算(Graph Computing)是一种高性能、可扩展的分布式系统架构技术，是研究事物之间的复杂关联关系，并对其描述、刻画、分析和计算的前沿技术。图计算用“节点”表示实体、用“边”表示实体之间的关联关系，以图论为基础、对现实世界的“图”结构进行抽象表达的计算，可实现具有复杂关联关系海量数据的分布式存储和并行处理。图计算在大数据时代应运而生，极大的促进了人工智能、机器学习和网络科学等领域的发展。在实际应用中，[图计算](https://www.yueshu.com.cn/database)广泛应用于推荐引擎、电子邮件网络分析、金融风险管理、网络爬虫、信息检索、图像识别、生物信息网络分析、知识图谱等领域。

![图计算](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-10-1.jpeg)

### 图计算技术在电网的应用

随着我国碳达峰碳中和工作稳步有序推进，基于传统关系型数据库技术的数据管理模式和计算方法，难以适应新型电力系统大规模、复杂网络结构的高并发实时分析计算要求。图计算技术的出现和逐渐成熟，为新形势下电网全局特性分析和控制策略研究提供了新的解决方案。

![电网图计算](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-10-2.jpeg)

**一、全景电网拓扑构建与数据融合及分析**

图计算技术可以有效描述、高效表示复杂关联关系的全景电网拓扑，克服传统关系数据库存储管理存在的模型复杂、存储冗余、检索效率低等问题。以电网拓扑网架为基础，融合多源、多类型电网数据，图计算技术可以支撑电网跨业务数据融合管理。图计算的底层数据模型还能支撑电网新设备投运、老旧设备退役、电网规划拓扑结构改变等电网动态变化。图计算技术可以通过整合相关数据构建面向电网一次设备的数据库，提升跨业务协同与信息共享能力、数据集成与访问效率，以及已有的电网一次设备数据利用率，让数据充分发挥价值。

**二、大规模电气计算**

随着电力市场化改革和源网荷储协同建设的推进，电网的新特性为输配电协同分析带来新挑战。传统能量管理系统在线安全分析软件在计算时间和规模两方面均遇到了瓶颈。利用图数据库和分布式图计算技术，可以提升在线状态评估、潮流计算和预想故障分析的计算效率，提高电网在线仿真计算能力和大电网运行支撑能力，为大规模新能源接入电网的超高速实时计算提供解决方案。

**三、电力知识图谱**

作为一种语义网络，知识图谱具有极强的表达能力和建模灵活性，可以对现实世界中的实体、概念、属性和它们之间的关系建模。利用电力知识图谱进行信息检索能实现电力实体信息的精准聚合和匹配、关键词的理解以及搜索意图的语义分析。基于图计算技术的图数据库能实现知识图谱构建、存储、展现、检索及服务的标准化、自动化、灵活化，提升关联图谱构建和分析能力，促进数据关联关系的认知、挖掘和运用，提升电力数据资产价值。

![电力领域图计算](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-10-3.jpeg)

基于图计算的“电网一张图”在新型电力系统规划建设和运行控制等方面有广阔应用空间，图计算在电力领域的积极作用将日趋凸显。

### 结论

图计算作为一种解析复杂关系的强大工具，它能够揭示隐藏在庞大、复杂的图数据中的规律和模式，并提供洞察力以支持决策和创新，为各行业带来了新的竞争优势。然而，图计算的应用还面临着数据隐私、算法优化等挑战，需要不断努力解决。未来，随着技术的不断创新和进步，从社交网络分析到智能城市，从生物信息学到个性化推荐，图计算将持续深入改变我们对于数据的理解和利用方式，为我们揭示更多未知的秘密。

图计算技术通过悦数图数据库在电网中实现设备关联分析与实时故障定位，构建电力设备图谱，整合拓扑关系与运行数据，支持超实时全网状态评估及应急分析，提升故障处理效率。其分布式架构与并行处理能力优化电网拓扑建模，结合气象数据实现精准运维预警，保障电网安全稳定运行。


 图计算技术在电网的应用

![图数据库](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-09.png)

近年来，打击黑灰产业逐渐成为金融领域关注的热点，随着银行业贸易融资、信用卡等业务从高速增长阶段转向高质量发展阶段，黑产中介也表现出从个体到团伙化、专业化、规模化的趋势。传统的反欺诈手段难以准确识别这些团伙欺诈行为，团伙成员之间微妙而复杂的关联关系常常被系统忽略，使得识别机制失效。利用[图数据库](https://www.yueshu.com.cn/database)构建银行数据的关系网络图谱，能够更全面地探索潜在的欺诈模式，特别是对于团伙欺诈的检测。关联网络提供了全面而综合的视角，能够揭示已知风险的传播和扩散路径，帮助提升银行系统对团伙性申请欺诈的识别和防范能力。

### 01  图数据库简介

图数据库属于非关系型数据库。普通的关系型数据库使用E-R图是概念模型，更像类图，定义的是类之间的逻辑关系，不是数据的实例之间的关联；而图数据库的模型是物理实现的数据模型，图数据库中的每个点和边表示实例（也称为实体）的属性与实例之间的关联。

图作为一种数据结构能够简洁有力地刻画出普遍事物间的联系，图数据库把数据间的关联作为数据的一部分进行存储，关联上可添加标签、方向以及属性，而其他数据库针对关系的查询必须在运行时进行具体化操作，这也是图数据库在关系查询上相比其他类型数据库有巨大性能优势的原因。

### 02 图算法在团伙欺诈风险识别中的应用

1.团伙识别
基于客户实体的丰富信息，可以很明显地以每个客户为点，每种关联关系为边构成一个大的关系网络。在这样的网络中，有的用户之间的连接较为紧密，有的用户之间的连接关系较为稀疏。其中连接较为紧密的部分可以被看成一个社区，其内部的节点之间有较为紧密的连接，而在两个社区间则相对连接较为稀疏，整个整体的结构被称为社团结构。

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（1）模块度
模块度是评估一个社区网络划分好坏的度量方法，它的物理含义是社区内节点的连边数与随机情况下的边数之差，如果差距比较大，说明社团内部密集程度显著高于随机情况，社团划分的质量较好。模块度取值范围在[-0.5,1]之间。如果节点组中的连边数量超过了随机分配时所得到的期望连边数量，模块度为正数。没有超过，则为负数。
考虑图中边的权重，模块度（Q）的定义如下：

![图数据库](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-09-02.jpeg)

其中：
m 是图中所有边的权重之和；
Aij 是节点 i 和节点 j 之间边的权重和，且 2m = ∑ijAij；
ki 是与节点 i 相连的所有边的权重之和；
Ci 表示节点 i 所属的社区，当 Ci = Cj 时，δ(Ci, Cj) 为 1，否则为 0。

（2）鲁汶算法
鲁汶算法是一个广受认可和应用的社区识别算法，该算法是以最大化图的模块度为首要目标进行计算的，并且由于其较高的效率和优质的结果而受到欢迎。

在社区检测的Louvain方法中，首先通过在所有节点上局部优化模块化来找到小社区，然后将每个小社区分组为一个节点，并重复第一步。重复迭代这两个步骤，直至模块度大小稳定。

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2.模式匹配
基于业务假设及实践经验，可以整理出一些黑产中介的业务模式，在图数据库中，可以通过gsql等查询语言进行子图匹配，去筛选需要的可疑资金链、产业链及业务链模式，挖掘异常行为。

（1）子图匹配
子图匹配的核心概念是给定一个查询图Q和一个数据图G，Q里的每一个点通过一个单射函数映射到G当中去，即单射函数f:V（Q）→V（G）。Q中的每一个点在单射函数作用下唯一映射到G的每个点上去，如上图中Q的1、2、3在G的中的第一个子图匹配是（1、2、3），第二个子图匹配是（2、3、4）。子图匹配的本质就是给一个Q，找到Q在G中的所有匹配，如示例中找到所有的二叉结构。
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（2）搜索算法
做子图匹配可以有两类算法，一类为基于深度搜索加回溯的Backtracking Search方法，一类为基于广度优先的Multi-way Join方法。假设有个Q和一个G，找到Q在G的子图匹配，实际就是在搜索空间查找。把搜索空间定义成一个搜索树，Backtracking Search搜索的策略是深度优先（DFS搜索），再回溯回来；Multi-way Join搜索的策略则是宽度优先（BFS搜索），即在搜索树上一层一层去找。

### 03  实际应用场景

1.挖掘异常票据行为

票据业务可能存在虚假贸易违规套利等情况。为监测银行票据融资风险，可以利用图数据库建立数据模型，监测异常风险。

首先梳理票据背书贸易关系，结合基础属性（包括电话、IP地址、注册地址等）、资金流转、工商关联（包括股权、同法人和实控人等）、上下游关联（包括供应链、发票上下游等）、担保关联等关系搭建以贸易关系为核心的关联图谱，根据已有票据中介或空壳公司等黑样本名单，可以输出与黑样本属性关联或单属性聚集的可疑风险团伙。

然后详细解析黑名单客户的风险行为特征及业务表现，基于企业希望通过票据中介快速回笼资金、票据中介易出现分散收票、集中贴现等业务假设，站在散票、收票、中介勾结三个视角构建图模式。

最后基于已有的可疑风险团伙进行模式匹配，识别出异常票据行为。

2.贷款资金回流

贷款资金是银行借给借款人，按照约定的用途使用的资金。而实际情况中，企业或个人可能出于故意违规或欺诈目的将这笔资金改变其原始的使用方向，回流到借款人账户关联客户账户名下。此时可以交易关系为核心，结合关联关系搭建关联图谱，即可清晰观测到资金回流关系。

为防止资金流向被发现，借款人可能会将贷款资金经非关联方转手再回流到团伙内客户账号（即多度转手回流）。图谱的另一优势就在于可以通过模式匹配的方式精准遍历所有多度回流的异常交易，发现隐蔽的贷款资金回流方式。

### 04   总结与展望

在商业银行防范群发性欺诈风险中，图数据库在很多情况下具有巨大的优势。相对于关系型数据库，图数据库可以通过知识图谱构建可疑团伙的关联风险特征、拓扑结构特征，结合各场景业务数据、客户主体风险数据等综合判断业务异常行为，全面监测群发风险。而相对于基于关系型数据库的传统规则模型，基于图数据库的图谱模型不但可以通过机器学习模型提升风险识别泛化能力，还可以通过增加图谱关联风险属性及图模式提升模型召回率，捕捉遗漏的风险客户。

在实际使用中，团伙识别需要对不同属性进行划分权重，模式匹配需要输出可靠的业务逻辑，并将之转化为图模式，这都需要强大的业务洞察能力和扎实的图谱理论技巧。在银行的风险防控中，实际业务经验和数据分析技术相互促进，同等重要，数据分析人员需要以业务痛点为导向，持续学习前沿技术，不断挖掘业务规律，让算法技术更好地服务于银行的风险预警、监测、核查、反馈全流程应用，为风险处置提供更为充足的事件窗口，减少风险损失。

悦数图数据库通过构建账户、设备、交易等多维关系网络，实时捕捉群发性欺诈中隐蔽的关联模式。其分布式架构支持毫秒级复杂路径查询，可快速识别跨账户的团伙作案特征，结合动态社区发现算法精准定位风险集群。