海致科技的圖模融合技術(shù)如何解決產(chǎn)業(yè)級AI落地的核心痛點？

海致科技的圖模融合技術(shù)通過預(yù)訓(xùn)練、推理、檢索三個階段的系統(tǒng)化設(shè)計，將知識圖譜與大語言模型深度結(jié)合，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)級AI的事實底座。

在預(yù)訓(xùn)練階段，公司通過雙向跨模態(tài)編碼、遮蔽語言模型與鏈接預(yù)測等方式，實現(xiàn)大模型與GNN知識表示互通，賦予模型圖推理能力。在推理階段，通過中間結(jié)果即時解析和漸進式處理機制，實現(xiàn)多跳關(guān)系推理的流程自動化，減少人工干預(yù)。在檢索階段，通過混合式圖向量存儲引擎和ANN檢索優(yōu)化，提升高維語義檢索效率、縮短響應(yīng)時間并降低存儲成本。

知識圖譜為模型提供可驗證、可追溯、可推理的事實底座，具體機制包括：作為模型訓(xùn)練、檢索和推理過程中的專業(yè)知識參照，幫助模型理解行業(yè)術(shù)語、業(yè)務(wù)對象和復(fù)雜關(guān)系；作為模型輸出后的校驗機制，將生成內(nèi)容與結(jié)構(gòu)化知識比對，當(dāng)結(jié)論與既有知識沖突時及時預(yù)警或修正。GraphRAG進一步將RAG的外部檢索能力與知識圖譜的關(guān)系推理能力結(jié)合，提升模型在長上下文、多輪交互和復(fù)雜關(guān)系場景中的可靠性。

相比主流減輕幻覺技術(shù)，圖模融合在準(zhǔn)確性維度評級為"高"，優(yōu)于RAG、RLHF、CoT的"中"評級；在延遲維度為"中"，優(yōu)于RAG的"高"延遲；在維護開銷與成本效益維度為"中"，優(yōu)于RAG和RLHF的"高"評級；在與不同大語言模型的兼容性維度為"中"，優(yōu)于RLHF的"低"兼容性。