点击蓝字，关注我们西安识庐慧图信息科技有限公司基于TuGraph构建Graph AI智能决策Agent，并在多个行业内有丰富的落地场景及经验。本文整理了识庐慧图基于TuGraph 构建Graph AI决策模型分享，及Graph AI决策模型在金融、工业、水利、政务行业应用案例。
一、企业介绍
西安识庐慧图信息科技有限公司专注于Graph AI技术，为企业提供数据关联分析决策智能化解决方案，从关联视角，重新认识数据。
成立于2021年3月，总部设于西安，服务于全国，已在武汉、长沙、杭州、厦门、北京设立分支机构。 同国内一线厂商有着深度合作。公司核心产品包括Graph AI决策大模型、Graph AI关联计算平台等。 丰富的行业场景落地经验，Graph AI技术广泛应用于金融、政府、制造业、教育等行业。
二、借助TuGraph构建Graph AI决策模型
1、实现业务智能化的关键是Graph AI
识庐慧图把图的概念引入到日常业务构建中，为企业提供数据关联分析决策智能化解决方案。并分享他们产品底层是基于关系型数据库、分布式事物数据库及 TuGraph，基于 TuGraph 天然支持海量巨图、图数据持久化、实时事务性操作、灵活图查询操作、数据批量迁移的优势，更好的支撑了业务开展。
图模型的优势：1、洞察复杂关联数据，融合高阶算法，进行智能化决策分析；2、支持多种标准化计算框架，屏蔽算法细节，降低工程门槛；3、图分析、图模型、机器学习多方面分析算法集成，适用各种业务场景；4、自主开发图可视化工具，支持可视化编辑、多跳查询、时序图等可视化呈现。
2、LLM+Graph赋予业务决策场景更多可能
在传统建模任务中，我们主要依赖结构化数据（如银行客户流水信息）进行建模。然而，非结构化数据与结构化数据长期处于割裂状态，且非结构化数据未被充分应用。随着大模型技术的推广，我们通过知识图谱结合大模型能力，构建非结构化数据的知识图谱，并将其整合至原有图建模流程中。这一工作打破了结构化与非结构化数据之间的壁垒，使数据利用更完整。
3、Graph AI决策大模型构建完整的企业决策方案
LLM输出知识图谱：
在方案构建中，我们参考GraphRAG方法，通过借助大模型能力将文本数据转化为知识图谱。并在实际业务进行了改进。目前探索的两个方向包括：
节点语义一致性优化
以《哈利·波特与魔法石》为例，构建知识图谱时出现语义歧义：节点“Harry Potter”与简称“Harry”被识别为独立节点，导致语义割裂。 解决方案：为每个节点添加描述（description），通过embedding生成相似性匹配，并借助聚类算法对节点进行二次合并，解决语义冗余问题。
边关系推理补全
知识图谱构建中，文本分块处理可能导致实体关系丢失。例如，在魁地奇比赛（Quidditch）事件中，原文描述“学生”参与，但分块后仅记录哈利·波特、赫敏等具体人物，而未关联其他学生。 解决方案：利用大模型能力，将“学生”这一类别节点与事件建立关联，补全缺失的边关系，提升图谱完整性。
图数据统一结构化数据：
利用图数据统一多模态数据、打破数据隔离、屏蔽原始数据的复杂性，基于图数据统一构建模型实现决策预测。
结构化数据来源：节点属性包含严格的数值类型数据（如设备参数、设施指标等）。 非结构化数据来源：从业务文档中提取信息，例如设备类型、水利设施的规范性描述（文本型数据）。
融合后的图谱作为知识库存在，具备以下特点：
数据完整性：整合结构化属性与文本化规范，覆盖多维度信息。 应用场景：支持直接查询（如“某设备的具体参数”）及基于图算法的推理决策（如预测分析）。
融合后的图谱两类核心应用：
查询类场景：用户问题——识别与问题在语义上相关的实体（节点）——进一步提取相关实体、关系、社群描述和文本块——LLM整合后输出。
预测决策类场景：通过图算法推理（属性传导范式、向量化匹配范式、因果推理范式等），同时结果写入图谱，实现图谱知识拓展，最终结果可通过自然语言查询直接调用。
4、Graph AI范式
Graph AI范式对主要业务场景覆盖，统一模型构建路径快速建模，在日常业务中总结出四大范式：
- 属性传导：应用于关系越密切，属性越相似类挖掘场景，对事物进行更准确的分析或分类，典型案例如银行高净值客户挖掘、反洗钱、反欺诈。
- 向量化匹配：模型学习一种表征，使关系越密切的事物在空间中越相近，从而帮助在海量事物中匹配最相关的事物，常用于推荐类任务（如用户-商品匹配）。
- 因果推理：自主构建事件间因果关系，可预测未观测事件发生概率和对某些事件干预效果，政务场景应用较多。
- 时序图演变：将相互关联的复杂时空系统表达为图，基于图中每个节点历史数据预测未来的发展趋势和方向。典型应用如债基风险预警、社交网络分析。
5、图数据转化为自然语言
图数据转化为自然语言，让一线业务人员也能简单直接理解图数据，简单交互利用到完整的数据能力。结果应用上，屏蔽了调用和理解的复杂性。
系统首先解析问题，利用图的schema输入大模型，识别所需节点类型及名称，随后通过向量化查询在图库中检索Top K相似节点，最终进行精准匹配。
传统知识图谱查询通常局限于单一图谱，但实际应用中在（如汽车故障分析）涉及多图谱关联（如零部件图谱、故障因果图、参数图谱）。为此，我们设计了两种查询逻辑：
并行查询
适用场景：图谱间无严格上下游关系时。 执行方式：对同一问题在不同图谱中独立检索，汇总结果后统一送入大模型输出，实现跨图谱协同分析。
串行查询
适用场景：故障分析等需层级推理的场景。 执行流程：
输入问题后，在零部件关系图谱中查询并获取子图。 按用户预定义的层级顺序，依次检索下一级图谱中零部件与故障的关系。 逐级遍历各图谱，最终汇总结果，实现对多图谱内容的综合利用。
三、Graph AI 决策模型行业应用案例
1、金融行业
基于属性传导范式的高净值客户挖掘、信用卡反套现场景应用； 基于向量化匹配范式的理财产品推荐； 基于属性传导的范式对公业务，如优质中小企业挖掘； 基于因果推理范式快速定位事件根因的内控运营管理等应用场景。
实践分享：
在为银行构建信用卡套现反欺诈模型实践中，遇到精确率问题：模型召回率较高（如预测1000个套现用户），但精确率偏低（银行数据标签里仅500用户）。银行对结果存疑，认为预测的“多出500人”缺乏依据。
问题排查：联合业务团队深入分析，最终发现矛盾根源在于标签数据的局限性——银行此前的标签依赖人工经验或自定义规则（如“高频交易+大额消费=套现”），而实际场景中存在未被规则覆盖的复杂套现行为（如分散交易、跨账户操作）。
结论与启示：
传统策略的局限：依赖人工经验或自定义规则的标签体系，难以捕捉套现行为的复杂模式。 图模型的价值：通过图模型（如关联图谱分析用户-商户-交易的复杂关系），可揭示人工规则无法识别的隐蔽套现路径。
2、工业行业
在工业行业的一个应用场景中，针对发动机动力故障的辅助分析，我们基于因果推理范式构建多图谱协同系统。
数据来源与图谱构建
数据类型：参数监测数据、历史故障数据、零件结构数据
针对数据类型分别去构建图谱：基于因果推理范式构建参数和参数之间的因果关系图、故障和参数之间因果关系图、故障之间因果关系图，以及使用非结构化数据构图构建故障和零部件之间的关系图。
用户输入：一线人员上报发现的故障现象，作为系统输入。 问题解析：对问题进行语义相关性匹配，明确故障类型、参数属性及关联部件等等。 图谱同步：将解析后的内容映射至知识图谱，执行节点相关性召回与关联节点群组召回。 大模型处理：大模型基于图谱中召回的节点及其关联信息，生成对问题的总结性输出，供用户参考。
人工排查与反馈
人工审核：专业工程师对输出大模型输出结果进行排查验证，修正或补充结论。
反馈机制：通过人工审核更新排查小结，并将完整分析过程作为数据回流至历史故障数据库，形成知识积累。
3、水利行业
在水利行业应用中，我们采用知识图谱方案，并进行了优化调整，增加构图节点类型信息颗粒度控制：对不同类型的节点（如“冰冻灾害”），人为定义需关注的关键属性（如灾害描述、影响范围等），提升图谱的准确性与场景相关性。
4、政务领域
针对12345民生诉求平台的市民投诉处理，我们通过大模型与图谱技术优化传统流程，提供高频案件识别场景及因果分析及治理建议。
问题与挑战
市民投诉为纯文本的非结构化数据。传统做法：依赖人工对投诉进行类型归类与事件统计分析。
痛点：工作量大（需人工逐条处理海量投诉）、信息遗漏（主观判断易导致关键事件被忽略）、统计偏差（缺乏客观标准，分析结果不可靠）。
解决方案
利用大模型对投诉问题类型、投诉对象做标签。
构建关系图谱：基于标签化数据，构建同类型事件-事件关系图谱，挖掘投诉事件之间的关联性。
高频事件与更因分析：通过图谱分析高频事件，定位其背后的根本原因。
应用场景：快速响应热点问题、提供治理建议。
·END·
欢迎关注TuGraph代码仓库✨
https://github.com/tugraph-family/tugraph-db
https://github.com/tugraph-family/tugraph-analytics
