白皮书内容概览
图计算与人工智能在各自的发展过程中逐渐融合，形成了生动的科技蓝图。图计算起源于18世纪的“七桥问题”，并在计算机科学的早期阶段被应用于网络流优化等经典问题。伴随着大数据和互联网的发展，图计算在社交网络分析、金融风险控制等领域展现出强大的潜力。人工智能经历了从专家系统、机器学习到深度学习的演变，已广泛应用于社会生活的各个方面。
然而，传统人工智能在处理非结构化数据时存在一定的局限性，这促使图计算与人工智能的结合成为必然趋势。图神经网络的出现标志着二者的深度融合，通过信息传播和聚合，实现对图数据的高效建模。大规模预训练模型的兴起展示了向通用人工智能迈进的可能性，同时也带来了新的挑战，例如大模型训练需要大量多样化的数据。
在这一背景下，图计算在捕捉数据深层次关系方面提供了有效的解决方案。当前，如何整合图计算和人工智能的优势，深化二者的融合，已成为学术界和产业界的关注焦点。白皮书旨在解析图计算与人工智能的交互现状，探讨其原理、面临的问题、关键技术及成功实践，激发更多创新思考。
悦数贡献落地解决方案和最新技术探索
杭州悦数凭借多年的产业实践经验和最新的研究成果，为白皮书内容的深度与广度提供了重要支持。杭州悦数主要编写的内容涵盖了几个重要部分，包括“基于图数据库+AI 的申请反欺诈解决方案”、“Graph 驱动的检索增强生成技术解决方案”以及“能源电力行业的产业落地”等板块。其中最为引人注目的部分是悦数 RAG，这是一个悦数图数据库驱动的检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）系统的技术方案。该方案旨在构建一个代理式（agentic）的 RAG 知识库管理与知识推理应用平台，利用悦数图数据库的分布式、云原生特性，以及其对千亿点、万亿边规模图数据的支持，实现高性能、 多租户和多索引能力。悦数 RAG 支持用户根据不同用途和特征来管理知识，并针对不同类型的知识文档采用不同的索引方式，提升了系统的通用性和可扩展性。
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