Graph+AI：大模型浪潮下的图计算白皮书（2024年）.pdf
本报告由全国智能计算标准化工作组图计算研究组编著，旨在探讨大模型浪潮下图计算（Graph+AI）的机遇与挑战。
首先，报告概述了图计算与人工智能结合的背景，强调了图数据在表示复杂关系方面的优势，以及大模型在知识表示和推理方面的潜力。
报告核心内容包括以下几个方面：
1. **基础技术**：
* **图数据处理**：涵盖了图数据的构建、增强（例如，结构、特征、标签增强）和采样等关键技术，以提升图计算的效率和性能。
* **图神经网络（GNN）**：综述了GCN、SAGEConv、GATConv、RGCNConv等多种GNN架构，并讨论了GNN在实际应用中面临的挑战，如鲁棒性、可解释性和分布外泛化能力。
* **图基础模型**：探讨了构建通用图基础模型的关键要素，包括缩放法则、同质泛化能力、多任务适应性和图推理能力，并讨论了图基础模型的发展方向。
* **知识图谱工程**：详细介绍了知识图谱的构建流程、知识表示方法（包括DIKW分层模型）和知识服务。
2. **解决方案**：
* **应用案例**：提供了基于图数据库+AI的反欺诈、企业决策智能化、安全风控等多个应用案例，展示了Graph+AI在不同行业的落地实践。
* **技术方案**：针对不同应用场景，提出了基于图数据库和AI技术的具体解决方案，包括图数据库+AI的申请反欺诈解决方案、基于关联分析的企业决策智能化解决方案、基于图算法分析的安全风控解决方案、图异常检测智能化解决方案、Graph驱动的检索增强生成技术解决方案、面向专业领域的知识增强生成(KAG)解决方案、中英双语大模型知识抽取框架OneKE等。
3. **应用案例**：
* 报告分析了Graph+AI在能源电力、金融、游戏、犯罪网络检测等多个行业的应用，展示了其在提高效率、降低风险、优化用户体验方面的巨大潜力。
4. **发展与展望**：
* 报告分析了图计算与大模型结合面临的挑战，包括图数据、GNN、图基础模型和图应用等方面。
* 报告展望了Graph+AI未来的发展方向，包括图技术与大模型的融合、跨领域应用扩展、增强解释性和可解释性、大规模图数据处理等方面。
* 报告强调，开放图数据和标准化，以及产学研合作的重要性，将推动Graph+AI技术的发展。
报告认为，Graph+AI 技术，特别是图基础模型，将在未来发挥关键作用，推动各行业的智能化转型。
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