杭州悅數受邀參加《大模型驅動的智能知識圖譜》標準首次專家研討會

在數字化轉型的大潮中，越來越多的數據正在以圖的形式發生關聯。有效地挖掘這些數據中的知識，以滿足專業化和個性化需求的增長，已經成為一個迫切需要解決的問題。大語言模型（LLM）和知識圖譜（KG）作為兩種關鍵的知識處理技術，它們的能力具有高度的互補性，并正在經歷深度融合的發展。

為了加速產業共識的形成，并推動大模型在數據應用領域的快速進展，中國通信標準化協會大數據技術標準推進委員會（CCSA TC601）在線上召開了《大模型驅動的智能知識圖譜》標準第一次討論會。本次會議邀請了來自清華大學、北京交通大學、中移杭研、中國聯通研究院、中國電科大數據院、浦發銀行、中電信人工智能、杭州悅數等 50 余家企業的 100 余位專家，圍繞標準框架進行了深入的討論。中國通信標準化協會大數據技術標準推進委員會旨在凝聚產業鏈各個環節，識別和解決大數據發展面臨的重大問題，開展大數據技術、數據資產管理、數據共享與流通、數據安全等共性基礎標準研究，以標準推進工作為紐帶，推動大數據與實體經濟深度融合。會上，WG10&WG16 工作組先是對《大模型驅動的智能知識圖譜》標準的編制背景和工作計劃進行了簡要介紹，參會專家圍繞標準框架和主要內容進行了深入討論。接著還探討了大模型與知識圖譜融合的未來，包括大模型發展現狀、智能知識圖譜的建設與應用，以及兩者結合所能帶來的革命性變化。

作為中國通信標準化協會大數據技術標準推進委員會的合作伙伴，杭州悅數科技有限公司應邀參與了這次的研討會，積極分享觀點并與業內外專家進行深入的交流，共同探討了大語言模型與圖技術結合的廣泛應用可能性。此前，杭州悅數一直致力于圖和大模型結合的探索，在行業內首次提出了 Graph RAG 的概念，即利用知識圖譜結合大語言模型（LLM）為搜索引擎提供更全面的上下文信息，可以幫助用戶以更低成本獲得更智能、更精準的搜索結果。同時也率先實現了與大語言模型框架 Llama Index 、LangChain 等的深度適配，助力一站式生成高質量、低成本的企業級大語言模型應用。

展望未來，杭州悅數將繼續專注于大語言模型與知識圖譜的結合領域，進一步提升其技術的成熟度和應用范圍，致力于持續優化自然語言處理與知識圖譜的交互方式，使得用戶可以更為便捷地使用和理解知識圖譜。同時，將探索推動圖與大語言模型在各行業的應用，助力更多政企機構最大化提煉數據價值。