近年來，人工智能正從“感知智能”向“認(rèn)知智能”演進(jìn)。大模型雖能生成流暢文本，但在事實準(zhǔn)確性、邏輯推理和動態(tài)決策方面仍面臨挑戰(zhàn)。越來越多的企業(yè)意識到：要構(gòu)建真正可信、可解釋、可落地的 AI 系統(tǒng)，僅靠模型本身遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠——必須為其配備高質(zhì)量、結(jié)構(gòu)化、富含關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。
圖數(shù)據(jù)庫因其天然擅長表達(dá)實體間復(fù)雜關(guān)系，正成為支撐 AI 推理與決策的關(guān)鍵組件。本次悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫 v5.2 正是圍繞這一趨勢，在計算、查詢與可靠性三個維度進(jìn)行系統(tǒng)性升級，旨在為推薦、風(fēng)控、知識問答、RAG 等典型 AI 場景提供更堅實的數(shù)據(jù)支撐。
一、讓圖計算更簡單：降低 AI 團(tuán)隊使用圖技術(shù)的門檻
輕量圖計算引擎，支持實時子圖推理
許多 AI 應(yīng)用并不需要處理全量圖數(shù)據(jù)，而是聚焦于由當(dāng)前事件觸發(fā)的局部關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。傳統(tǒng)方案需將數(shù)據(jù)導(dǎo)出至獨立計算集群，延遲高、架構(gòu)復(fù)雜。
新版本的悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫將輕量化圖計算能力內(nèi)嵌到圖數(shù)據(jù)庫中，支持在數(shù)據(jù)庫內(nèi)部動態(tài)生成臨時子圖，并直接在其上執(zhí)行風(fēng)險評分、社區(qū)發(fā)現(xiàn)等算法。這使得 AI 系統(tǒng)能快速完成基于關(guān)系的實時推理，無需跨系統(tǒng)調(diào)度，顯著提升響應(yīng)速度與工程效率。
臨時圖本質(zhì)上也是一張獨立的圖，可獨立進(jìn)行增刪改查
擴(kuò)展 GQL 查詢語言，降低開發(fā)門檻
在實際 AI 項目中，算法工程師和業(yè)務(wù)分析師經(jīng)常需要探索不同的關(guān)系挖掘邏輯——比如“如果一個賬戶在短時間內(nèi)關(guān)聯(lián)多個新設(shè)備，則觸發(fā)風(fēng)險鏈路回溯”，或“基于用戶-商品-評論構(gòu)成的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，動態(tài)計算影響力分?jǐn)?shù)”。這類邏輯本質(zhì)上是圖上的條件遍歷與聚合計算。
然而，傳統(tǒng)圖計算框架雖然性能優(yōu)異，但對非系統(tǒng)開發(fā)人員極不友好：不僅需要掌握底層編程語言，還必須處理數(shù)據(jù)分區(qū)、節(jié)點通信、容錯等分布式細(xì)節(jié)。這使得業(yè)務(wù)邏輯的驗證周期長、試錯成本高，嚴(yán)重拖慢 AI 模型的迭代速度。
悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫 v5.2 針對這一痛點，對圖查詢語言 GQL 進(jìn)行了關(guān)鍵擴(kuò)展：
●支持控制流語句，使用戶能直接在查詢中表達(dá)復(fù)雜的、動態(tài)的業(yè)務(wù)規(guī)則，不再受限于靜態(tài)的圖遍歷模式；
●引入 Procedure 機制，允許將常用的關(guān)系計算邏輯封裝為命名過程，實現(xiàn)模塊化、可復(fù)用和版本管理，就像編寫普通軟件函數(shù)一樣；
●使用統(tǒng)一的 GQL Procedure 語法，這意味著在在線服務(wù)中開發(fā)和調(diào)試的算法，無需重寫即可直接部署到離線大規(guī)模計算引擎上運行，無縫進(jìn)行全量生產(chǎn)。
這種設(shè)計大幅降低了圖算法的使用門檻，讓算法人員能專注于業(yè)務(wù)邏輯本身，而不是底層工程細(xì)節(jié)，從而顯著加速 AI 應(yīng)用從原型到落地的全過程。
計算結(jié)果直連 AI 工作流
圖計算產(chǎn)出的特征是訓(xùn)練 GNN 或傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)模型的重要輸入。悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫 v5.2 支持將結(jié)果直接寫入圖庫、CSV 或 S3/HDFS，無縫對接特征平臺或訓(xùn)練流水線，縮短數(shù)據(jù)—特征—模型的閉環(huán)周期。
二、讓查詢更高效：提升 AI 的感知與推理能力
百倍性能提升，支撐深度多跳推理
在處理復(fù)雜問題時，大型語言模型傾向于產(chǎn)生所謂的“幻覺”，即生成的信息看似合理但并不準(zhǔn)確或與事實不符。這往往是因為缺乏對底層事實鏈的有效驗證機制。通過圖數(shù)據(jù)庫進(jìn)行多跳關(guān)系檢索，可以為基于RAG 的系統(tǒng)提供堅實的、可追溯的事實依據(jù)，從而減少信息不準(zhǔn)確的問題。
在悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫 v5.2 中，針對最短路徑和全路徑查詢等關(guān)鍵算法進(jìn)行了重大優(yōu)化。實驗表明，這些優(yōu)化使得性能提升了兩個數(shù)量級，這意味著即使在包含億級別邊的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中，系統(tǒng)也能高效地執(zhí)行超過五跳及以上的深度推理查詢，查詢深度越深，效率提升越大。并且，這樣的性能改進(jìn)對于構(gòu)建高可信度的AI 問答系統(tǒng)、合規(guī)審查應(yīng)用等具有重要意義。
路徑類查詢是圖數(shù)據(jù)庫查詢中的典型模式，廣泛應(yīng)用于諸如股權(quán)穿透分析、風(fēng)險追蹤、路由規(guī)劃以及影響分析等多種場景。比如，在金融領(lǐng)域進(jìn)行風(fēng)險評估時，能夠快速而準(zhǔn)確地識別出跨越多個實體之間的間接關(guān)系，對于及時發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險點非常關(guān)鍵。同樣，在供應(yīng)鏈管理中，理解不同企業(yè)間復(fù)雜的供應(yīng)關(guān)系網(wǎng)有助于提高供應(yīng)鏈的透明度和響應(yīng)速度。
因此，悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫 v5.2 不僅極大地增強了圖數(shù)據(jù)庫處理復(fù)雜路徑查詢的能力，還進(jìn)一步推動了 AI 技術(shù)在需要精確數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和深入關(guān)系挖掘領(lǐng)域的應(yīng)用與發(fā)展。這為開發(fā)更加智能、可靠的應(yīng)用程序提供了強大的技術(shù)支持。
圖 + 向量 + 全文一體化檢索，構(gòu)建更可靠的 RAG 基礎(chǔ)設(shè)施
當(dāng)前主流的檢索增強生成系統(tǒng)通常依賴向量相似度從海量文檔中召回相關(guān)片段。這種方式在對事實性、嚴(yán)謹(jǐn)性和一致性要求不高的場景中尚可勝任，但在銀行、保險、證券等依賴實時決策的金融業(yè)務(wù)中，其數(shù)據(jù)延遲高、狀態(tài)更新滯后、上下文缺乏關(guān)聯(lián)、事實難以驗證甚至產(chǎn)生幻覺等問題尤為突出。
悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫 v5.2 通過原生支持全文索引，實現(xiàn)了圖查詢、向量檢索與全文檢索的深度融合，讓 AI 事實感知正在發(fā)生的業(yè)務(wù)事實。用戶無需引入外部引擎，即可在單次查詢中靈活組合三種檢索方式：
●利用向量檢索快速定位語義相關(guān)的實體或文檔；
●通過全文索引精確匹配關(guān)鍵詞或短語，提升召回準(zhǔn)確性；
●借助圖遍歷沿知識節(jié)點之間的關(guān)系進(jìn)行多跳擴(kuò)展，構(gòu)建完整的事實鏈路。
三模能力統(tǒng)一集成在單一數(shù)據(jù)庫內(nèi)，顯著降低了系統(tǒng)架構(gòu)復(fù)雜度和 TCO，同時避免了跨系統(tǒng)查詢帶來的延遲與數(shù)據(jù)一致性問題，為構(gòu)建高性能、高可信的下一代 RAG 引擎提供了堅實基礎(chǔ)。
超級節(jié)點采樣：提升高連接度場景下的查詢穩(wěn)定性
在推薦系統(tǒng)、社交網(wǎng)絡(luò)、用戶行為圖譜等典型 AI 應(yīng)用中，某些節(jié)點往往與成千上萬甚至百萬級其他節(jié)點相連，形成所謂的“超級節(jié)點”。當(dāng)圖查詢路徑經(jīng)過這類節(jié)點時，系統(tǒng)需要處理大量邊數(shù)據(jù)，極易導(dǎo)致響應(yīng)時間劇烈波動，影響服務(wù) SLA 和用戶體驗。
悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫 v5.2 允許用戶在遍歷邊時按指定策略對結(jié)果進(jìn)行動態(tài)裁剪。例如，在“為你推薦可能認(rèn)識的人”這類查詢中，若中間節(jié)點是擁有百萬好友的明星用戶，系統(tǒng)可根據(jù)定義好的策略自動采樣其中一小部分關(guān)聯(lián)關(guān)系參與后續(xù)計算，既保留了推薦多樣性，又有效控制了資源消耗和延遲抖動。
新增 GEO 支持：賦能時空類 AI 應(yīng)用
許多現(xiàn)實世界的 AI 任務(wù)不僅涉及“誰和誰有關(guān)”，還高度依賴“他們在哪”。例如：物流路徑優(yōu)化需結(jié)合路網(wǎng)拓?fù)渑c地理距離；區(qū)域風(fēng)控模型需識別某地理位置周邊的異常設(shè)備聚集；電網(wǎng)或物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)需監(jiān)控空間鄰近節(jié)點的連鎖故障風(fēng)險。
悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫 v5.2 新增對 GEO 數(shù)據(jù)類型的原生支持，并內(nèi)置常用地理空間函數(shù)。用戶可直接在圖結(jié)構(gòu)中存儲經(jīng)緯度坐標(biāo)，并在查詢中同時利用關(guān)系網(wǎng)絡(luò)與空間位置進(jìn)行聯(lián)合分析。
這意味著，AI 系統(tǒng)現(xiàn)在可以在一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型中融合“網(wǎng)絡(luò)關(guān)系”與“地理上下文”，無需額外引入 GIS 引擎或進(jìn)行復(fù)雜的跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)對齊。無論是智能調(diào)度、區(qū)域熱點發(fā)現(xiàn)，還是時空異常檢測，悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫都為這類 AI 應(yīng)用提供了更簡潔、高效的底層支撐。
三、可靠性增強：保障 AI 業(yè)務(wù)連續(xù)運行
AI 應(yīng)用如今已深度嵌入企業(yè)核心流程，高度依賴底層數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的高可用性與容災(zāi)能力。一旦圖數(shù)據(jù)庫因故障中斷或響應(yīng)延遲激增，不僅會影響用戶體驗，更可能導(dǎo)致錯誤決策甚至業(yè)務(wù)損失。
針對這一需求，悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫 v5.2 在企業(yè)級可靠性方面進(jìn)行了多項關(guān)鍵增強：
●增量備份：相比全量備份，悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫 v5.2 支持僅備份自上次以來發(fā)生變化的數(shù)據(jù)，大幅減少備份窗口和存儲開銷。這使得高頻更新的知識圖譜或用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)能夠以更低代價實現(xiàn)數(shù)據(jù)保護(hù)，滿足金融、電信等行業(yè)對數(shù)據(jù)可恢復(fù)性的合規(guī)要求。
●節(jié)點熱替換：當(dāng)某臺物理機或容器實例發(fā)生硬件故障、資源異?；蛐枰壘S護(hù)時，運維人員可在不中斷服務(wù)的前提下，將故障節(jié)點平滑替換為新節(jié)點。整個過程對上層 AI 應(yīng)用透明，降低了傳統(tǒng)方案中因節(jié)點下線導(dǎo)致的查詢失敗或連接抖動造成的影響。
●多副本場景下的降級讀能力：在極端情況下，悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫 v5.2 允許系統(tǒng)在保證數(shù)據(jù)一致性的前提下，臨時啟用單副本只讀模式，繼續(xù)響應(yīng)關(guān)鍵查詢。例如，在風(fēng)控系統(tǒng)中，即使部分節(jié)點不可達(dá)，仍可基于可用數(shù)據(jù)返回風(fēng)險評分，而非直接拒絕服務(wù)。
這些能力共同構(gòu)成了面向生產(chǎn)環(huán)境的高可用保障體系，確保圖數(shù)據(jù)庫在面對硬件故障、網(wǎng)絡(luò)波動或運維操作時，依然能為 AI 應(yīng)用提供低延遲、高可用、強一致的數(shù)據(jù)服務(wù)，真正實現(xiàn)“7×24 小時不間斷”的智能決策支持。
這些能力共同構(gòu)成了面向生產(chǎn)環(huán)境的高可用保障體系，確保圖數(shù)據(jù)庫在面對硬件故障、網(wǎng)絡(luò)波動或運維操作時，依然能為 AI 應(yīng)用提供低延遲、高可用、強一致的數(shù)據(jù)服務(wù)，真正實現(xiàn)“7×24 小時不間斷”的智能決策支持。
人工智能的下一階段，不再是有沒有模型，而是有沒有可信的數(shù)據(jù)支撐。悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫 v5.2 正是朝著這一方向邁出的關(guān)鍵一步——不追求概念包裝，而是聚焦于解決 AI 落地中的真實痛點：如何高效獲取關(guān)系、如何實時計算特征、如何確保推理可靠。
無論您正在構(gòu)建企業(yè)知識庫、智能風(fēng)控系統(tǒng)，還是探索 RAG 與大模型的深度融合，悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫都能為您提供一個更簡單、更高效、更穩(wěn)健的關(guān)系數(shù)據(jù)底座。
悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫 v5.2 版本已經(jīng)正式上線，歡迎到“悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫”官網(wǎng)詳細(xì)了解并預(yù)約一對一演示！
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