随着人工智能技术的飞速发展，AIGC 迎来了前所未有的机遇与挑战。如何高效地处理、整合并利用海量数据，成为提升 AIGC 质量和效率的关键。图数据库以其强大的关系管理和查询能力，正在这一领域展现出巨大的潜力。本文将深入探讨图数据库在 AIGC 中的价值，并分析如何通过技术结合进一步提升其应用效果。

# 图数据库对 AIGC 的融合创新

## 处理复杂关系的能力

传统的关系型数据库在处理结构化数据方面表现出色，但在面对复杂关系时显得力不从心。而图数据库则专为处理实体间复杂关系而生，它能够以图的形式直观展示数据之间的连接和依赖。在 AIGC 场景中，这种能力尤为重要。因为 AIGC 涉及大量文本和数据的理解和分析，图数据库能够高效地存储和查询实体之间的关系，帮助 AI 系统更深入地理解文本中的上下文信息，捕捉隐藏在数据背后的深层关系。例如微软的 Graph RAG 融合了 AIGC、图算法和图数据库相关技术，可以准确、高效地捕获海量文本中丰富的实体和实体间的关系，极大地提高了构建知识图谱的效率，从而能够更好的支持智能问答等应用的需求。通过图数据库，AI 可以更加准确地捕捉实体间的复杂联系，从而生成更加丰富和准确的内容。

## 高级查询功能的支持

图数据库支持的高级查询功能，如混合向量检索和图模式匹配，以及通过向量与图互相搜索的能力，为 AIGC 提供了前所未有的信息检索和整合能力。大模型的输入不再局限于单一文档或句子的信息，而是能够在整个知识图谱中进行跳跃式搜索，实现跨领域、跨文档的关联查询。这种“思维链”式的查询方式，得益于图数据库的高级查询功能，使得 AI 能够模仿人类的思考过程，在多个知识点间灵活穿梭，最终生成全面而准确的回答。

## 提升效率与质量
通过图算法的应用，图数据库能够显著加快 AIGC 的速度，并提升内容的质量。图数据库支持存储向量化后的图，使得图算法可以运行在这样的图上，从而利用图算法来解决 AIGC 中的一些问题。例如，图算法能够捕捉一段话中的实体及实体之间的关系，或者总结、分类一本书中的所有实体及实体间的关系。这种能力使得基于图的 AIGC 系统能够在没有专家人工干预的情况下，更加高效地理解海量自然语言文本。同时，图算法能够快速定位相关信息节点及其关系，减少不必要的信息处理步骤，从而大幅提升内容生成的效率，并改善 AIGC 的质量。

## 推理链条可视化
图数据库的可视化特性为 AIGC 系统的推理过程提供了直观的展示方式。通过图形界面，用户可以清晰地看到推理过程中的每一步骤和逻辑链条。这种可视化不仅增强了系统的透明度和可信度，还帮助用户更好地理解生成内容的来源和依据。在学术研究、商业决策等领域，这种可视化推理链条对于提高决策的准确性和可靠性具有重要意义。

# 图数据库在 AIGC 中的实际应用

## 智能问答系统

在图数据库的支持下，智能问答系统不仅能够通过传统的知识图谱进行信息检索和推理，还能进一步支持向量化的知识图谱。这意味着系统能够管理并检索向量数据，将基于图查询和图计算的智能问答技术与基于向量检索的先进技术相融合。这种融合不仅提升了问答的准确性和效率，还显著减少了额外的数据存储和管理开销，为用户带来更加流畅和智能的体验。同时，借助 AIGC 技术，系统能够生成更加丰富和个性化的回答内容，进一步提升用户体验和满意度。

## 新闻媒体及短视频
图数据库与 AIGC 技术的结合，在互联网新闻媒体及自媒体短视频等领域展现出了强大的潜力。通过图数据库高效管理复杂关系数据，AIGC 技术能够精准分析用户行为，自动化生成个性化内容。在新闻推荐中，结合两者可以快速匹配用户兴趣与新闻热点；在短视频领域，则能实现智能剪辑、分发，提升用户体验与平台效率。这种融合应用正引领着互联网内容生产与传播的新潮流。

## 内容创作辅助
在对于内容创作者来说，图数据库同样具有巨大的价值。通过整合互联网上的海量数据资源，图数据库可以构建出庞大的知识图谱。创作者可以利用这个图谱进行灵感激发、素材搜索和内容整合等工作。图数据库的支持使得内容创作更加高效、精准和富有创意。

# 图数据库对 AIGC 的核心价值

## 提升内容质量与丰富度

图数据库为 AIGC 系统提供了全面的实体关系网络作为知识库支撑。这使得 AIGC 系统在生成内容时能够充分考虑到实体之间的复杂关系和多样化联系，从而生成更加贴近实际、富有深度和广度的内容。此外，通过结合大模型的推理能力，AIGC 系统还能根据用户的具体需求和偏好进行个性化内容生成，进一步提高内容的丰富度和吸引力。

## 降低生成成本

虽然图数据库的构建和维护成本相对较高，但一旦建成并与 AIGC 系统融合后，其高效的数据处理和利用能力将显著降低内容生成的成本。由于图数据库拥有充分利用已有数据资源、极大地减少专家人工干预、提高新数据的采集和处理效率等优势，在内容生成任务中的多个环节的成本都会显著下降。这对于需要大量内容输出的企业和机构来说具有重要意义。


## 增强推理的准确性和可解释性

图数据库所采用的图模型可以帮助推理过程更加清晰和可追踪。在 AIGC 系统中采用图数据库作为推理基础时，可以确保推理过程中的每一步都有明确的逻辑依据和数据支持。这种可解释性不仅增强了用户对生成内容的信任感，还有助于发现潜在的问题和改进空间。同时，通过可视化展示推理链条等方式进一步提高推理过程的透明度和可信度也是未来的重要发展方向之一。

# 面临的挑战与未来展望

## 构建成本与技术门槛

当前，依赖专家手动构建知识图谱的方式成本和技术门槛也相对较高，这限制了知识图谱在更广泛领域的应用。为了降低构建成本和提高易用性，市场上开始涌现出一些自动化的构建工具和技术手段，如我们目前提供的自动化的 AIGC 方式，它支持低成本、高效地构建知识图谱。同时，加强跨领域的合作与交流也有助于推动图数据库技术的普及和应用范围的扩大。

## 数据质量与更新问题
数据质量对 AIGC 至关重要，而数据清洗往往成本高昂，这是业界面临的一大挑战。基于图数据库，用户可以利用图模式匹配、关联关系分析等手段，有效识别并处理错误或低质量数据。而为了确保图数据库中数据的完备性、准确性和时效性，我们可以采取多种措施，如引入缺失关联关系预测技术和生成技术、基于图算法和图分析的异常检测技术等，以及时捕捉和处理新的数据源信息；同时加强数据验证和清洗过程，确保数据的准确性和完整性；并建立有效的数据共享和协作机制，以促进跨领域数据的整合和利用。

## 行业应用拓展与标准化

随着技术的不断成熟与应用场景的拓宽，图数据库与 AIGC 的融合将在更多行业领域得到应用，并取得显著成效。为了推动这一领域的健康发展和广泛应用，制定统一的标准和规范来指导技术的研发和应用实践显得尤为重要。这些标准和规范可以涵盖数据格式、接口协议、性能评估方法等方面，以确保不同系统和平台之间的互操作性和兼容性。同时，标准化工作还能促进跨领域的技术交流与合作，数据库中的向量数据管理相关功能正被考虑纳入未来版本的 SQL 和 GQL 标准，目前该议题仍在行业内积极讨论中。这一标准化进程无疑将有助于 AIGC 与数据库的进一步协同与融合,进而推动整个行业的共同进步和发展壮大。

## 结语

图数据库作为 AIGC 的坚实底座，展现出了强大的信息组织、查询和推理能力，为内容生成的质量和效率带来了显著提升。随着技术的持续进步和应用场景的不断扩展，图数据库在AIGC领域的应用前景无疑将更加广阔。悦数在去年提出的 Graph RAG，无疑是对这一趋势的深刻洞察和积极响应。Graph RAG 技术作为悦数图数据库的重要组成部分，进一步强化了图数据库在 AIGC 领域的应用能力，为内容生成提供了更加坚实、高效的数据支撑。

我们坚信，未来的研究和技术发展将不断解决当前面临的挑战，进一步拓宽图数据库在 AIGC 领域的应用范围。悦数也将持续投入研发，不断创新，以期在 AIGC 领域带来更多突破性的应用案例和技术成果。

图数据库赋能 AIGC：创新、实践与未来

作为杭州悦数的最新产品，悦数图数据库不仅是全球首家，更是目前唯一一家支持 ISO/IEC 39075:GQL 国际图查询语言标准的分布式图数据库。它使用属性图模型，集中管理和存储用户数据，并且可以使用经过市场认证的 MATCH 语句以及其他丰富的类 SQL 语句，轻松完成查询属性图。


# 全面拥抱 GQL ：图查询的新篇章


不同于兼容或适配 GQL 的技术路线，悦数图数据库在数据库核心和底层架构进行了重构，全面拥抱  GQL。同之前版本的悦数图数据库相似，属性图的  schema 仍然是用户创建或修改，并由数据库管理的。以下是一个使用 GQL 编写的 DDL 查询示例，该查询尝试创建一个包含一组节点类型（如 City、Country、Continent 等）和边类型（如 CITY_IS_PART_OF_COUNTRY、COUNTRY_IS_PART_OF_CONTINENT 等）的图类型。每个节点或边类型都有其类型名称（如 City）、一组可选标签（如 City、Place）和一组可选属性（如 id、name、url）。
```
CREATE GRAPH TYPE IF NOT EXISTS ldbc_type AS {
  NODE City (LABELS City&Place {id INT64 PRIMARY KEY, name STRING, url STRING}),
  NODE Country (LABELS Country&Place {id INT64 PRIMARY KEY, name STRING, url STRING}),
  NODE Continent (LABELS Continent&Place {id INT64 PRIMARY KEY, name STRING, url STRING}),
  ...
  EDGE CITY_IS_PART_OF_COUNTRY (City)-[:IS_PART_OF]->(Country),
  EDGE COUNTRY_IS_PART_OF_CONTINENT (Country)-[:IS_PART_OF]->(Continent),
  EDGE UNIVERSITY_IS_LOCATED_IN_CITY (University)-[:IS_LOCATED_IN]->(City),
  }
```
创建图类型后，就可以随心所欲的创建任意数量的图，这些图都将受到相同图类型的约束。

接下来，我们使用之前创建的 ldbc_type 来创建一个名为 LDBC 的图。
```
CREATE GRAPH IF NOT EXISTS LDBC TYPED ldbc_type
```

构建好 LDBC 图后，用户可以使用 MATCH 查询来挖掘数据的价值，如下所示，首先声明了两个要从图中匹配的路径模式，然后按 person.id 和 message.id 属性对结果进行排序和限制，最后返回你需要的属性。

```
MATCH
  (person:Person)-[:KNOWS]->(friend:Person),
  (message:Message)-[:HAS_CREATOR]->(friend)
ORDER BY
  person.id DESC,
  message.id ASC
LIMIT
  20
RETURN
  friend.id AS personId,
  friend.firstName AS personFirstName,
  friend.lastName AS personLastName,
  message.id AS postOrCommentId
```
如果您想更深入的了解 GQL 相关的内容，那么 ISO 发布的《GQL 数据库语言》以及《理解 GQL：标准图查询语言的全面概述》这两份资料，将为你提供关于GQL的详细信息，包括其定义、用途、语法以及如何在图数据库中使用它进行查询和管理数据。


# 焕新登场：从内到外的架构升级


## 架构设计：全面升级，性能飞跃

与 v3.0 系列相比，新版本的悦数图数据库在所有组件上均取得了根本性的技术进步。从全面支持 GQL 的新前端，到分布式架构的一致性协议，再到企业级基于规则的优化和图原生操作符支持，每一个细节都经过了技术人员的精心设计和优化。

## 数据结构：紧凑高效，快如闪电

在内存中，我们使用新设计的与 Apache Arrow 兼容的向量数据结构来存储节点和边的数据。这种紧凑的布局方式不仅减少了多达 95% 内存开销，还无需对数据进行序列化或反序列化，也无需为此过程分配临时内存空间。用户可直接在内存中进行快速的图遍历和属性检索，还能够进行不受编码和解码限制的超高速查询，享受前所未有的速度体验！

## 执行器：多面优化，无所不能

新版本悦数图数据库的执行器现在能够完全以向量化方式实现所有算子，同时对向量中的所有值进行运算。这意味着用户可以充分利用现代多核处理器和 DRAM 的硬件优势，享受比老版本快 2-3 倍的查询速度。此外，新版本还实现了完全并发和流水线化的运行时，显著提高了工作时的负载平衡和多核处理器利用率，并解决了 NUMA 问题。另外，新版本还支持子查询计划下推、细颗粒度的内存管理等功能，助力高效查询。


## 存储引擎：优化编码，更快更稳、

新版本的存储引擎得到了全面优化，实现了更快的 KV 编码和前缀扫描。同时，还引入了分区中的分桶的概念，让数据平衡和迁移变得更加快速和简单。用户还可以在创建图后更改分区数，享受更灵活的数据管理体验！


## 插件与程序：扩展性强，功能丰富
在新版本中，我们还支持添加插件和开发程序的功能。用户可以像使用 PostgreSQL 等流行数据库一样，将插件插入数据库内核，实现更多自定义功能。同时，新版本支持使用 C++ 开发程序，并在 GQL 查询中调用它们，享受更好的性能和复用性！


# 性能对比：3 倍提速，多快好省


## 测试环境

一个三节点集群

64 核 Intel 8352Y CPU，2.20GHz

256GB DRAM

2TB SSDs

比例因子（SF）为 100


## 测试结果

在同一环境下，以查询延迟的第 99 百分位数作为指标，新版本的悦数图数据库相较于 v3.7 版本的性能提升了 1.01 到 6.43 倍，平均提升 3.01 倍。而且所有新版本上的查询均采用已发布为国际标准的 GQL 编写，而 v3.7则使用 openCypher 进行编写。这意味着，用户仅需使用声明式查询语言即可轻松获得卓越性能，无需依赖复杂的 C++ 过程。

以 Q1 查询为例，新版本的速度是 v3.7 的 3.82 倍，同时其进程峰值内存占用比 v3.7 减少了 64.47%。综上所述，新版本悦数图数据库能以约 1/3 的内存资源实现 3 倍以上的性能提升。


## 语句示例
```
USE ldbc
MATCH 
  (p:Person{id:2}),
  (friend:Person{firstName:"Kyle"})
WHERE 
  p<>friend
MATCH 
  path1 = ANY SHORTEST PATH (p)-[:KNOWS]-{1,3}(friend)
RETURN 
  min(length(path1)) AS distance,
  friend GROUP BY friend
NEXT 
USE ldbc
ORDER BY
  distance ASC,
  friend.lastName ASC,
  friend.id ASC
LIMIT
  20
MATCH
  (friend)-[:IS_LOCATED_IN]->(friendCity:City)
OPTIONAL MATCH
  (friend)-[studyAt:STUDY_AT]->(uni:University)-[:IS_LOCATED_IN]->(uniCity:City)
RETURN 
  collect(CASE WHEN NOT uni.name IS NULL THEN RECORD 
      {uniName:uni.name,
      studyAtClassYear:studyAt.classYear, 
      uniCityName:uniCity.name} END
    ) AS unis,
  friend,
  friendCity,
  distance GROUP BY friend,
  friendCity,
  distance
NEXT 
USE ldbc
OPTIONAL MATCH
  (friend)-[workAt:WORK_AT]->(company:Company)-[:IS_LOCATED_IN]->(companyCountry:Country)
RETURN
  collect(CASE WHEN NOT company.name is null THEN RECORD 
      {companyName:company.name,
      workAtWorkFrom:workAt.workFrom,
      companyCountryName:companyCountry.name} END
    ) AS companies,
  friend,
  unis,
  friendCity,
  distance GROUP BY friend,
  unis,
  friendCity,
  distance
NEXT
USE ldbc
ORDER BY
  distance ASC,
  friend.lastName ASC,
  friend.id ASC
LIMIT 20
RETURN
  friend.id AS friendId,
  friend.lastName AS friendLastName,
  distance AS distanceFromPerson,
  friend.birthday AS friendBirthday,
  friend.creationDate AS friendCreationDate,
  friend.gender AS friendGender,
  friend.browserUsed AS friendBrowserUsed,
  friend.locationIP AS friendLocationIp,
  friend.email AS friendEmails,
  friend.speaks AS friendLanguages,
  friendCity.name AS friendCityName,
  unis AS friendUniversities,
  companies AS friendCompanies
```


# 悦数图数据库GQL 的先行者，性能与效率再创新高

悦数图数据库新版本是首个也是目前唯一一个支持 GQL 标准的分布式图数据库。它不仅允许用户以标准化的方式开发应用程序，还结合了最新的数据库技术和对图原生特性的全面语法支持。通过 LDBC SNB 基准测试评估，新版本的平均速度比目前最先进的 v3.7 版快 3 倍，内存效率也提高了约 3 倍！随着正式发布的临近，我们将在更多场景下发布更多的评估结果，敬请期待！



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