Graph + LLM｜图数据库技术如何助力行业大语言模型应用落地

随着 AI 人工智能技术的迅猛发展和自然语言处理领域的研究日益深入，如何构建强大的大语言模型对于企业来说愈发重要，尤其是在特定行业领域中。

图数据库作为处理复杂数据结构的有力工具，为企业构建行业大语言模型提供了强大的支持。本文将探讨图数据库和图技术在帮助企业构建行业大语言模型方面的应用，以及它们如何提高语言模型的智能性和适用性。

在信息爆炸的时代，海量的自然语言文本涌现，企业需要处理大量来自不同渠道的文本数据，以获取有价值的信息和洞察。

行业大语言模型（LLM）是针对特定行业领域的大规模自然语言处理模型，可以理解、分析和生成与该行业相关的文本信息。它具有广泛的应用场景，如舆情分析、智能客服、信息抽取等。企业搭建自有行业大模型不仅可以释放人工绝大部分重复性、繁琐的日常查询工作，更能利用大模型的学习和推理能力实现行业的深度洞察，发现新的业务视角和增长点。

另一方面，行业大语言模型的构建也面对着巨大的压力与挑战，包括数据预处理、领域知识的获取、文本分类、关系提取等方面。搭建企业专属的行业大语言模型不仅需要深刻理解行业领域的专业知识和术语，以保证模型的准确性和可靠性，还需要有一定的知识推理和联想能力，以应对多种环境下复杂的用户需求。

传统的训练方法存在训练成本高、效率低、上下文信息不足的问题，导致大语言模型难以在生产环境中真正落地——而图数据库在海量、多样化、复杂数据场景中处理能力和直观、灵活、高效的特性恰好能解决这些问题，因此正被广泛应用于大模型训练和多种实际应用场景。

模型训练和上下文学习

图数据库是一种以点边形式存储和呈现数据的新型数据库。凭借图形格式组织和连接信息的方式，天然适合存储及表达复杂的上下文信息。图数据库中的节点表示实体，边表示实体之间的关系，因此能够允许高效地存储、检索和分析复杂的多维数据。

通过图技术构建知识图谱提升 In-Context Learning 的全面性为用户提供更多的上下文信息，能够帮助大语言模型（LLM）更好地理解实体间的关系，提升自己的表达和推理能力。

同时，通过图数据库将文本中的实体与图谱中的实体进行关联，有助于消除实体在文本中的歧义，使语言模型能够正确识别实体并从知识图谱中获取更多信息。

行业数据分析及预测

图数据库可以用于存储和管理行业数据，将结构化和非结构化数据整合在一起。这使得语言模型能够从图数据库中获取行业数据，并进行深入的数据分析。

图数据库中存储的行业数据可以作为语言模型的训练数据和参考数据，帮助模型更好地理解行业领域的背景和特点。同时，企业还可以利用图数据库进行行业数据分析和预测，为决策提供更深入的洞察和决策支持。大语言模型亦可以借助图数据库中的数据，进行行业趋势分析、市场预测等工作。

语义搜索和推荐系统

图技术可以用于构建语义搜索和推荐系统，通过图数据库中实体之间的关系，发现文本数据的语义相似性和关联性。语言模型可以借助图技术更智能地进行搜索和推荐，提供更加准确和个性化的结果。

关系提取和语义理解

通过图技术，可以从大规模文本数据中提取实体之间的关系和语义信息。这有助于语言模型更好地理解文本的上下文和含义，提高模型在行业领域的理解能力。

医疗健康行业

在医疗健康行业，海量的医学文献、临床数据和患者病历等信息需要进行有效的管理和分析。借助图数据库和图技术，企业可以构建医疗健康领域的大语言模型。通过构建医疗知识图谱，将医学实体（如疾病、药物、治疗方法等）和它们之间的关系进行建模，语言模型可以从中获取丰富的医学知识。在实体链接和实体消解方面，图技术可以帮助将医学文本中提及的实体准确地对应到知识图谱中，消除歧义，提高模型的准确性。医疗健康行业大语言模型的构建可以应用于智能诊断、疾病预测、个性化医疗建议等，为医疗领域提供更精准和智能的解决方案。

金融保险行业

在金融领域，复杂的金融数据需要进行深入的分析和预测。图数据库和图技术可以帮助构建金融领域的知识图谱，将金融实体（如股票、交易、金融指标等）和它们之间的关系进行建模。语言模型可以从中获取金融领域的专业知识，并在金融数据分析、投资决策等方面发挥重要作用。利用图技术进行关系提取和语义理解，可以从金融新闻、研究报告等文本中提取关键信息，帮助语言模型更好地理解金融市场的动态和趋势。金融领域的大语言模型应用可以应用于投资分析、风险管理、智能客服等，为金融行业带来更智能和高效的服务。

电商零售业

在零售业，企业需要处理大量的商品信息、用户评论、销售数据等。图数据库和图技术可以帮助构建零售行业的知识图谱，将商品、品牌、用户等实体和它们之间的关系进行建模。语言模型可以从中获取零售行业的专业知识，并在商品推荐、用户个性化服务等方面发挥作用。利用图技术进行实体链接和关系提取，可以从用户评论中抽取有用信息，帮助语言模型更好地了解用户需求和购物偏好。零售业中的行业大语言模型应用可以应用于智能商品推荐、客户细分、市场趋势分析等，为零售企业提供更智能化和个性化的购物体验。

随着大数据和人工智能技术的不断发展，图技术和语言模型的深度融合将成为未来发展的趋势。图技术可以为语言模型提供更丰富的知识基础和语义理解能力，帮助模型更好地理解行业知识和语义。未来，图数据库将更加高效、灵活和智能，能够处理更大规模、更复杂的图结构数据。

作为一款国产的原生分布式图数据库，悦数图数据库具有性能高效、安全稳定、易于扩展的特点。目前，悦数图数据库通过将自身图技术与自然语言处理技术（NLP）等紧密结合，为企业提供了强大的数据管理、语义理解和信息提取能力。其高效、灵活和智能的特性，能够帮助处理更大规模、更复杂的图结构数据，为企业构建行业大语言模型提供更强大的基础技术底座支持。

与此同时，悦数图数据库也是国内首家引入了 LangChain 的图数据库厂商，率先实现了基于 Knowledge Graph + Vector DB 的 retrieval-augmented generation （Graph In-Context Learning）方案。同时，悦数图数据库正致力于将 “GraphStore” 存储上下文引入 Llama Index，从而引入知识图谱的外部存储，全面打造更高效易用的「图+ LLM」 解决方案。通过提供面向 AIGC、LLM 等智能应用的图基础设施，帮助企业轻松构建关联海量数据的知识图谱，全面提升行业大模型的训练和部署成本，形成更敏捷、高效、易用的人工智能应用。

未来，行业大语言模型将在更多的行业领域得到应用。随着图数据库和图技术的不断发展和应用，行业大语言模型将变得越来越智能化、定制化。它们将帮助企业更好地理解行业数据、洞察市场趋势、优化业务决策，为企业的创新和发展带来更多的机遇和动力。