Graph + LLM｜圖資料庫技術如何助力行業大語言模型應用落地

随着 AI 人工智能技術的迅猛發展和自然語言處理領域的研究日益深入，如何建構強大的大語言模型對于企業來說愈發重要，尤其是在特定行業領域中。

圖資料庫作為處理複雜資料結構的有力工具，為企業建構行業大語言模型提供了強大的支援。本文将探讨圖資料庫和圖技術在幫助企業建構行業大語言模型方面的應用，以及它們如何提高語言模型的智能性和适用性。

行業大模型的機遇與挑戰

在資訊爆炸的時代，海量的自然語言文本湧現，企業需要處理大量來自不同管道的文本資料，以擷取有價值的資訊和洞察。

行業大語言模型（LLM）是針對特定行業領域的大規模自然語言處理模型，可以了解、分析和生成與該行業相關的文本資訊。它具有廣泛的應用場景，如輿情分析、智能客服、資訊抽取等。企業搭建自有行業大模型不僅可以釋放人工絕大部分重複性、繁瑣的日常查詢工作，更能利用大模型的學習和推理能力實作行業的深度洞察，發現新的業務視角和增長點。

另一方面，行業大語言模型的建構也面對着巨大的壓力與挑戰，包括資料預處理、領域知識的擷取、文本分類、關系提取等方面。搭建企業專屬的行業大語言模型不僅需要深刻了解行業領域的專業知識和術語，以保證模型的準确性和可靠性，還需要有一定的知識推理和聯想能力，以應對多種環境下複雜的使用者需求。

傳統的訓練方法存在訓練成本高、效率低、上下文資訊不足的問題，導緻大語言模型難以在生産環境中真正落地——而圖資料庫在海量、多樣化、複雜資料場景中處理能力和直覺、靈活、高效的特性恰好能解決這些問題，是以正被廣泛應用于大模型訓練和多種實際應用場景。

圖技術如何提升大語言模型能力？

模型訓練和上下文學習

圖資料庫是一種以點邊形式存儲和呈現資料的新型資料庫。憑借圖形格式組織和連接配接資訊的方式，天然适合存儲及表達複雜的上下文資訊。圖資料庫中的節點表示實體，邊表示實體之間的關系，是以能夠允許高效地存儲、檢索和分析複雜的多元資料。

通過圖技術建構知識圖譜提升 In-Context Learning 的全面性為使用者提供更多的上下文資訊，能夠幫助大語言模型（LLM）更好地了解實體間的關系，提升自己的表達和推理能力。

同時，通過圖資料庫将文本中的實體與圖譜中的實體進行關聯，有助于消除實體在文本中的歧義，使語言模型能夠正确識别實體并從知識圖譜中擷取更多資訊。

行業資料分析及預測

圖資料庫可以用于存儲和管理行業資料，将結構化和非結構化資料整合在一起。這使得語言模型能夠從圖資料庫中擷取行業資料，并進行深入的資料分析。

圖資料庫中存儲的行業資料可以作為語言模型的訓練資料和參考資料，幫助模型更好地了解行業領域的背景和特點。同時，企業還可以利用圖資料庫進行行業資料分析和預測，為決策提供更深入的洞察和決策支援。大語言模型亦可以借助圖資料庫中的資料，進行行業趨勢分析、市場預測等工作。

語義搜尋和推薦系統

圖技術可以用于建構語義搜尋和推薦系統，通過圖資料庫中實體之間的關系，發現文本資料的語義相似性和關聯性。語言模型可以借助圖技術更智能地進行搜尋和推薦，提供更加準确和個性化的結果。

關系提取和語義了解

通過圖技術，可以從大規模文本資料中提取實體之間的關系和語義資訊。這有助于語言模型更好地了解文本的上下文和含義，提高模型在行業領域的了解能力。

圖資料庫與大語言模型的行業應用

醫療健康行業

在醫療健康行業，海量的醫學文獻、臨床資料和患者病曆等資訊需要進行有效的管理和分析。借助圖資料庫和圖技術，企業可以建構醫療健康領域的大語言模型。通過建構醫療知識圖譜，将醫學實體（如疾病、藥物、治療方法等）和它們之間的關系進行模組化，語言模型可以從中擷取豐富的醫學知識。在實體連結和實體消解方面，圖技術可以幫助将醫學文本中提及的實體準确地對應到知識圖譜中，消除歧義，提高模型的準确性。醫療健康行業大語言模型的建構可以應用于智能診斷、疾病預測、個性化醫療建議等，為醫療領域提供更精準和智能的解決方案。

金融保險行業

在金融領域，複雜的金融資料需要進行深入的分析和預測。圖資料庫和圖技術可以幫助建構金融領域的知識圖譜，将金融實體（如股票、交易、金融名額等）和它們之間的關系進行模組化。語言模型可以從中擷取金融領域的專業知識，并在金融資料分析、投資決策等方面發揮重要作用。利用圖技術進行關系提取和語義了解，可以從金融新聞、研究報告等文本中提取關鍵資訊，幫助語言模型更好地了解金融市場的動态和趨勢。金融領域的大語言模型應用可以應用于投資分析、風險管理、智能客服等，為金融行業帶來更智能和高效的服務。

電商零售業

在零售業，企業需要處理大量的商品資訊、使用者評論、銷售資料等。圖資料庫和圖技術可以幫助建構零售行業的知識圖譜，将商品、品牌、使用者等實體和它們之間的關系進行模組化。語言模型可以從中擷取零售行業的專業知識，并在商品推薦、使用者個性化服務等方面發揮作用。利用圖技術進行實體連結和關系提取，可以從使用者評論中抽取有用資訊，幫助語言模型更好地了解使用者需求和購物偏好。零售業中的行業大語言模型應用可以應用于智能商品推薦、客戶細分、市場趨勢分析等，為零售企業提供更智能化和個性化的購物體驗。

未來展望：圖資料庫與語言模型的融合與落地

随着大資料和人工智能技術的不斷發展，圖技術和語言模型的深度融合将成為未來發展的趨勢。圖技術可以為語言模型提供更豐富的知識基礎和語義了解能力，幫助模型更好地了解行業知識和語義。未來，圖資料庫将更加高效、靈活和智能，能夠處理更大規模、更複雜的圖結構資料。

作為一款國産的原生分布式圖資料庫，悅數圖資料庫具有性能高效、安全穩定、易于擴充的特點。目前，悅數圖資料庫通過将自身圖技術與自然語言處理技術（NLP）等緊密結合，為企業提供了強大的資料管理、語義了解和資訊提取能力。其高效、靈活和智能的特性，能夠幫助處理更大規模、更複雜的圖結構資料，為企業建構行業大語言模型提供更強大的基礎技術底座支援。

與此同時，悅數圖資料庫也是國内首家引入了 LangChain 的圖資料庫廠商，率先實作了基于 Knowledge Graph + Vector DB 的 retrieval-augmented generation （Graph In-Context Learning）方案。同時，悅數圖資料庫正緻力于将 “GraphStore” 存儲上下文引入 Llama Index，進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。通過提供面向 AIGC、LLM 等智能應用的圖基礎設施，幫助企業輕松建構關聯海量資料的知識圖譜，全面提升行業大模型的訓練和部署成本，形成更靈活、高效、易用的人工智能應用。

未來，行業大語言模型将在更多的行業領域得到應用。随着圖資料庫和圖技術的不斷發展和應用，行業大語言模型将變得越來越智能化、定制化。它們将幫助企業更好地了解行業資料、洞察市場趨勢、優化業務決策，為企業的創新和發展帶來更多的機遇和動力。

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