在『数字化』转型的浪潮中，企业面临数据孤岛、复杂推理能力不足等核心痛点。传统RAG（检索增强生成）技术虽能整合外部知识，但在跨系统关联分析、多跳推理等高复杂度场景中存在明显局限。创邻科技推出的“知寰Hybrid RAG”凭借“图数据库引擎+LLM生成引擎”双引擎架构，突破传统技术瓶颈，成为GraphRAG（图检索增强生成）领域的革新范式。
一、双引擎架构：图数据库与大模型的深度融合知寰Hybrid RAG的核心突破在于“双引擎协同”。其图数据库引擎基于创邻科技自主研发的Galaxybase分布式原生图平台——国内首个全自主知识产权的商业图数据库，支持万亿级节点存储与六度深链查询平均仅需6.7秒，性能打破LDBC-SNB世界纪录。该引擎通过多源异构数据整合能力，将公安警情、企业文档、客户数据等跨系统信息转化为动态知识图谱，实现实体关系的结构化建模。
LLM生成引擎则依托『大语言模型』，在图检索的基础上进行语义增强。系统通过“查询理解-图检索-LLM生成”三步流程：首先将用户问题映射为图谱结构，利用图遍历算法挖掘实体间隐含关系；再通过向量检索补充语义匹配片段；最终由LLM整合结构化上下文生成精准答案。这种“图+向量+LLM”的混合检索机制，使系统在多跳推理任务中F1得分高达71.17%，远超传统RAG方法。
二、技术突破：从局部匹配到全局推理GraphRAG的本质是通过图结构升级知识表示方式。创邻科技的技术路径可拆解为三大创新维度：
- 知识图谱动态构建：采用“实体-关系-属性”三元组建模，支持从非结构化文本中自动提取实体关系。例如在公安场景中，系统能自动关联人员、案件、地点等实体，构建跨警种业务图谱，实现犯罪线索的跨维度挖掘。
- 混合检索策略融合：系统智能路由关键词检索、向量匹配与图检索，通过RRF（Reciprocal Rank Fusion）算法融合异构结果。在金融反洗钱场景中，既能通过图算法追踪资金环路，又能通过向量检索捕捉异常交易模式。
- 实时更新与安全管控：支持流批一体知识更新，确保数据时效性；属性级权限控制与数据审计模块满足信创要求，全面适配昇腾、麒麟等国产软硬件，符合金融、能源等敏感行业的合规需求。
知寰Hybrid RAG已在多个高价值场景中展现显著优势：
- 公安领域：在反诈场景中，系统通过多警种数据壁垒突破，实现欺诈模式实时识别与犯罪路径溯源。某地市公安部门应用后，诈骗案件侦破效率提升40%，响应时间缩短至3分钟内。
- 能源行业：在电网调度场景中，系统通过设备参数、维修记录与同型号案例的关联分析，实现故障根因快速定位。某省级电网应用后，设备故障诊断准确率提升至95%，维修时间压缩60%。
- 金融风控：通过图算法挖掘账户关联路径，在反洗钱场景中识别可疑资金环路，欺诈识别效率提升35%，误报率降低20%。
- 海关🛃业务：构建的智能问答系统整合法规、操作手册等多维数据，复杂业务查询准确率超95%，支持海关🛃人员快速获取精准政策解读。
创邻科技的技术突破不仅体现在性能指标，更在于重新定义了知识应用的范式。其“从信息检索到知识理解”的转型，使企业能将非结构化数据转化为可行动的洞察。在智能制造领域，通过生产流程图与设备关联网络的分析，可优化产线调度并预测设备故障；在政务领域，跨部门知识图谱支撑普惠金融与产业链治理。
作为国家级专精特新“小巨人”企业，创邻科技已形成“核心技术+生态适配”的完整解决方案。其Galaxybase图数据库通过工信部100%自研认证，参与制定GQL、LDBC等国际标准，拥有超百项图技术专利。随着2025年东盟博览会展示“AI+图智能”一体机，创邻科技正推动技术全球化应用，与本土云服务商、『机器人』️厂商共建产业联盟。
在数据驱动决策的时代，知寰Hybrid RAG通过双引擎架构实现了从“数据整合”到“知识推理”的质变。这种突破不仅解决了高复杂度场景下的技术瓶颈，更为公安、金融、能源等关键行业的智能化升级提供了可复制的技术范式，真正实现了“让AI像人类一样推理”的愿景。未来，随着图数据库与大模型的持续融合，GraphRAG有望在更多领域释放更大的产业价值。
