近日，由中国信息通信研究院（CAICT）主办的“图检索增强生成（Graph RAG）技术沙龙暨标准研讨会”在北京成功举办。此次研讨会汇聚了来自行业内的50多位顶尖专家和企业代表，聚焦Graph RAG技术的最新进展与标准框架建设，开展了深入研讨。

渊亭科技作为受邀嘉宾，积极参与并分享了其在Graph RAG领域的创新成果。会上，渊亭技术专家发表了题为《Utenet-KGAG知识图谱增强生成》的主旨报告，深入剖析了Graph RAG技术的当前市场需求及主流探索路径。同时，报告重点介绍了渊亭科技在该领域的技术创新与实践成果，并对Utenet-KGAG（知识图谱增强生成）框架平台的功能和应用进行了展示。此次分享收到了与会嘉宾的高度关注与认可。

随着数据量的爆炸式增长，传统的信息检索和知识管理方法已难以满足复杂多样的需求，Graph RAG技术应运而生，在信息检索和知识管理中展现出巨大潜力，但也面临诸多挑战，例如：

● 知识图谱集成与多源数据利用复杂：将多源异构的知识图谱高效集成到生成模型中，需要复杂的数据预处理和转换流程，增加了系统实现难度和维护成本。

● 检索效率与准确性不足：在大规模知识图谱中进行高效且精准的检索，尤其在实时应用场景下，难以在保证检索速度的同时提升结果的相关性和准确性。

● 生成内容的可信度与可解释性欠缺：生成模型可能产生不准确或不可靠的信息，特别是在知识图谱覆盖不全或更新不及时的情况下，影响内容的可信度和用户体验。

● 可扩展性与模型优化困难：随着知识图谱规模的扩大，Graph RAG在处理海量数据时的可扩展性和资源消耗问题日益突出，复杂的训练机制也使模型优化更加困难。

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为应对上述技术痛点，渊亭科技创新推出了Utenet-KGAG框架平台。该平台通过整合知识图谱（KG）、大型语言模型（LLM）及检索增强生成（RAG）等前沿技术，打造了一个功能全面且强大的生成增强引擎。

Utenet-KGAG平台具备知识挖掘、知识联想和社区发现等核心功能，并配备直观易用的可视化工程界面，支持用户快速集成外部知识和图谱资源，高效构建数据索引。作为外部检索工具，它显著提升了大型语言模型生成内容的准确性和可信度，为智能决策和创新应用提供了有力支持。

Utenet-KGAG产品

Utenet-KGAG平台通过多项技术创新，提供了一系列卓越的解决方案，展现出显著的优势：

1、多源数据关联，一键链接转化

Utenet-KGAG平台配备了先进的向量化工具和智能图谱链接工具，通过一键转换向量检索等方式，用户可以快速定位相关信息，关联不同信息源中的数据，提供更为丰富和准确的答案。此外，平台结合大型语言模型，实现了粗粒度的图结构构建，将非结构化数据转化为图结构信息，便于后续的深度图检索和挖掘应用。

2、深度整合私域数据，释放数据的潜在价值

Utenet-KGAG平台提供了强大的数据接入能力和高效的数据处理流程，支持快速接入和关联私域数据及外部动态的知识图谱。通过自动构建索引和数据流，优化数据处理和检索过程，能够充分挖掘私域数据的潜在价值，提升数据的关联性和可用性。

3、提升大模型可信度，全程可溯源可分析

Utenet-KGAG平台通过知识溯源和人机交互可解释链条、动态知识图谱整合以及自动索引与数据流构建等功能，显著提升了大型语言模型的可信度。用户不仅可以通过可视化的解释链条，直观地追踪模型输出的来源和推理过程，还能通过整合外部动态的知识图谱，减少模型产生幻觉的概率，确保生成内容的准确性和可验证性。

4、赋能大型语言模型，提升生成能力

Utenet-KGAG平台将知识图谱与大型语言模型深度结合，通过生成增强服务，将图结构信息融入生成过程。这不仅增强了模型对实体、关系和属性的理解，还提升了在复杂问题上的推理能力和生成内容的准确性。同时，平台还能自动分析知识图谱中的节点与边结构，识别高聚合性的知识社区，确保生成内容覆盖关键知识点，避免内容过于泛化和空洞。

目前，Utenet-KGAG平台已应用于科研机构、金融机构及政务部门等多个领域，为各行各业提供了一种全新的智能决策支持工具。通过深度融合知识图谱来增强大型语言模型，该平台实现了对大模型可信度和私域数据深度利用的双重提升，为用户带来了前所未有的智能体验。

展望未来，渊亭科技将在Graph RAG领域持续发力，推动Utenet-KGAG平台的不断优化和升级，拓展Utenet-KGAG平台的应用场景，为各行业提供更加智能、高效的解决方案。渊亭科技将与行业伙伴携手合作，共同推动人工智能产业的未来发展。