《Graph+AI：大模型浪潮下的图计算》白皮书正式发布

白皮书聚焦图计算技术与人工智能（AI）技术在大模型时代的融合与创新应用，分析了大模型技术兴起所带来的新机遇与挑战，探讨了图计算与AI如何在数据、算法、应用层面相互补足。白皮书还系统梳理了图数据处理、图神经网络、图基础模型、知识图谱工程、Text2GQL、GraphRAG等图计算与人工智能结合的关键技术，企业智能决策、图安全风控、知识增强生成等图计算与人工智能结合解决方案，以及图计算与人工智能在能源、金融、电商、科学研究等众多领域的结合应用案例，以期为学术界和产业界提供参考。

图计算技术与人工智能，特别是大模型的融合，正在为信息处理和知识表示开辟新的前沿。图结构能够有效表达数据的深层关系，图与大模型的结合显著提升了大模型的逻辑推理能力，在解决大模型幻觉等问题上展现出强大潜力。本白皮书梳理了这一领域的最新进展，并对其未来的可能性进行了分析讨论，为读者提供了一个前瞻性的理解视角。

——欧洲科学院院士、IEEE Fellow

上海交通大学讲席教授林学民

大模型时代，将图计算与 AI 深度融合有着广阔的前景和重要的影响。这一白皮书对图计算与AI 融合的关键技术、解决方案和应用案例进行了详尽的梳理，尤其在与大模型的融合、可信图计算、科学研究和产业落地等前沿研究和应用方面，做了精彩的阐述。

——欧洲科学院院士、IEEE Fellow

西湖大学讲席教授金耀初

在信息科技迅猛发展的背景下，图数据和图应用逐步渗透到各行各业，图技术与 AI 的结合正在开创全新的可能性。本白皮书系统回顾了图智能的发展历程，深入讨论了图的核心技术与应用场景，展现了图技术在大模型浪潮中的关键作用。本白皮书旨在帮助读者深入理解图技术的最新进展与未来趋势，期望为读者带来深刻的行业洞察，进一步推动图智能技术的广泛应用与落地。

——SAC/SWG32 图计算研究组召集人

华中科技大学教授金海

在当前科技飞速发展的时代，图计算与人工智能的结合展现出巨大的潜力与前景。图计算以其天然适应复杂关系网络的优势，为 AI 模型提供了丰富的结构化信息，使得模型不仅能够理解数据的表层特征，更能洞察其内在关联。随着大模型技术的出现，图+AI 的协同效应必将进一步放大，推动智能系统向更高层次的发展。

——SAC/SWG32图计算研究组联合召集人

蚂蚁集团技术研究院院长

蚂蚁集团副总裁陈文光

为了更好地促进大模型的落地应用，蚂蚁集团使用检索增强生成（RAG：Retrieval Augmented Generation）技术，将信息检索与大模型结合，很大程度解决了大模型专业理解力弱、幻觉与严谨性冲突等问题。要构建一个完整的开源GraphRAG链路，离不开三个重要的子系统：一个可以支持RAG的AI工程框架，一个知识图谱系统和一个底层图数据存储系统。今年5月，蚂蚁发布了首个通用的开源GraphRAG框架，以兼容未来多样化的基础研究建设和工程化应用诉求，框架采用蚂蚁全自主的开源产品DB-GPT + OpenSPG + TuGraph。

今年9月，蚂蚁推出了面向专业领域的知识增强生成（KAG）解决方案，同时对GraphRAG框架做了进一步改进，支持了混合检索、知识对齐、符号推理等能力，通过指令合成微调模型大幅降低了图索引构建时的token处理，通过符号引导的推理和检索大幅提升了知识问答的准确率。KAG 在蚂蚁 AI 生活管家“支小宝”、AI 健康管家等多个业务中进行了应用。在政务问答场景中，相较于传统的 Naive RAG 方法，准确率从 66% 提升到了 91%。在医疗问答方面，垂直的指标解读任务已达到 90% 以上的准确率。这些场景证明了这套方法不仅适用于通用领域的信息检索，也适用于垂直领域的专业决策。

在数据应用解决方案层面，蚂蚁打造了基于关联分析的企业决策智能化解决方案，利用TuGraph为企业提供数据关联分析的决策支持，帮助企业在复杂商业环境中迅速做出明智决策。该方案通过图数据处理和持续模型管理能力，提供统一的图模型应用框架，涵盖样本数据管理、图数据处理和标准化建模流程。它支持多种应用场景，如属性传导、向量化匹配和因果推理，旨在解决传统模型在持续管理和可解释性方面的不足，确保模型有效运行并与其他业务系统无缝对接。通过这些特性，该方案提升了企业的决策效率，降低了运营风险，并增强了业务洞察力。

此外，蚂蚁集团基于图算法分析的安全风控解决方案，旨在处理图数据、模型训练评估和风险分析。该方案利用TuGraph构建风险关系网络，形成风控知识图谱，支持全链路图数据应用。在算法框架中，提出了异常检测工具GAD和图风控神经网络算法库GREAT。GAD工具能够高效识别潜在风险节点，而GREAT算法库则提供全面的流程支持，降低图算法的使用门槛。这一方案显著提高了风险控制的准确性和效率，促进了大规模的风险运营，帮助用户更好地识别和管理潜在风险。