戚仕鹏、吕松霖-TuGraph+++AI：AI+时代下图数据库的智能化探索.pdf

Con北京站聚焦技术落地与前沿趋势，核心方向包括： ​​AI工程化​​：端侧推理、RAG增强、多模态生成成为主流； ​​云原生深水区​​：混合云治理、湖仓一体架构、可观测性技术持续迭代； ​​安全与效能​​：大模型安全防御、研发流程标准化、平台工程价值凸显； ​​行业融合​​：物流、金融、社交等领域的技术跨界创新案例丰富。 大会为开发者提供了从理论到实践的全景视角，推动技术向生产力转化。 在当前AI+时代，图数据库的智能化探索与应用已成为技术发展的热点之一。图数据库以其独特的数据结构，能够有效地表达和管理复杂的关系和实体，为处理大规模数据和实现高效率的查询提供了新的途径。在本次技术分享中，我们从多个维度深入了解图数据库在智能化探索中的应用与实践。 图数据库在大数据时代下，为复杂关系的表达与管理提供了极为便利的手段。图数据库的基本元素是顶点和边，其中顶点表示实体或概念，边则表示实体或概念之间的关系。这种结构使得图数据库非常适合于表达复杂网络结构，如社交网络、推荐系统、知识图谱等应用场景。例如，员工信息表、好友关系表、参项关系表等都能被图数据库以直观的形式表示出来，便于实现复杂关系的查询和分析。 随着技术的不断演进，图数据库的应用场景也在不断扩展。例如，在消费金融、安全风控、数据血缘、关系网络和智能营销等领域，图数据库都发挥着重要作用。企业级图数据管理平台如TuGraph Platform不仅能够通过Restful/RPC、命令行、Java/Python SDK等多种形式接口为用户提供服务，还支持国际标准图查询语言ISO-GQL，为数据集成工具如MySQL、Oracle提供了良好的支持。 在技术的不断迭代中，图数据库的性能与功能也在不断提升。以TuGraph为例，作为一项性能世界领先、规模世界领先的企业级图数据管理平台，其提供了包括图构建、图查询、图分析、图运维等多种功能。TuGraph DB提供了在线图数据库引擎和近/离线流式图计算引擎；TuGraph Analytics则提供了实时监控引擎内核，具有分布式架构和毫秒级响应时间。同时，TuGraph Learn提供了图学习框架，支持时序图计算、图仿真、GNN训练和全图推理等高级功能。 在智能化方面，图数据库的探索也在不断深化。GraphRAG（Graph Retrieval-Augmentation-Generation）作为图数据库智能化探索的典型案例，克服了传统RAG方法中的一些缺点，通过抽取并存储文本件结构化信息（如节点、三元组、路径或子图），理解并利用文本间的结构关系。这样的改进不仅提高了信息检索的准确性，也加强了对全局信息的理解和利用。 此外，图数据库还与AI技术相结合，推动了图数据库智能化进程的发展。例如，Chat2GraphAgent（图数据智能体）能够提供图数据智能体服务，DB-GPT-Hub/Text2GQL（图语言微调）对图语言进行微调，AI DB-GPT/GraphRAGInfra（图检索增强生成）进行图检索增强生成等。这些技术的结合大大提升了图数据库的智能化水平，使其在大数据分析和人工智能领域中展现出更大的应用潜力。 安全与效能方面，图数据库也在不断强化自身能力。在数据安全方面，图数据库能够通过图谱的形式，帮助开发者和企业更好地理解和管理数据安全风险。例如，在安全风控场景中，图数据库能够通过全图风控技术，实现对安全威胁的快速识别和响应。在效能方面，图数据库通过优化图数据管理和分析流程，提高了数据处理的效率和准确性。 图数据库在智能化探索中的应用已经渗透到各个行业和领域。随着技术的不断进步，未来图数据库有望在智能化的道路上走得更远，发挥更大的作用。无论是从理论研究到技术实践，还是从单机版到分布式架构，图数据库都在不断证明其在处理复杂关系和大数据方面的强大能力。