为破解人工智能（AI）智能体常见的“幻觉”，韩国科学技能院与草创公司GraphAI的科学家开发出下一代数据库技能“AkasicDB”。它创造性地将向量数据库、图数据库及瓜葛数据库的功效融在一体，能同时理解文档、数据和实体之间的深层联系关系。该结果或者有望加速企业级AI贸易化的程序。相干论文发表在《国际数据治理集会论文集》。

　　实际中，企业数据往往漫衍在文档、表格及繁杂的实体瓜葛之间，令AI难以周全消化及善用。在是，AI常于依据不足时天生事实过错的回应，这就是“幻觉”，被视作企业级AI年夜范围落地的重要障碍。

　　传统的检索加强天生（RAG）要领于面临繁杂查询时便力有未逮，由于这种查询还有必需统筹文档中实体间的瓜葛，或者特定的时间、类型、规模等布局化前提。为破解这一难题，团队提出了Omni RAG方案，将向量相似性搜刮、图的遍历及瓜葛过滤同一纳入单一的查询与履行规划。Omni RAG能同时挖掘文档的语义信息、常识图谱的瓜葛信息以和表格的布局化前提，从而锁定更切确的证据，显著减弱AI的“幻觉”。

　　于此基础上，团队推出了AkasicDB，将向量数据库、图数据库及瓜葛数据库的存储集成到统一个数据库治理体系内，最年夜限度地消弭了没必要要的中间成果及数据搬移，年夜幅减少了年夜型语言模子需要处置惩罚的词元数目，并显著缩短了相应时间。

　　试验中，繁杂搜刮查询于现有体系里最长耗时21.3秒，而于AkasicDB上不到1秒，机能跃升跨越20倍。同时，与传统RAG比拟，Omni RAG还有将回应正确率最高晋升了78%。这些成果揭示出其年夜幅削减“幻觉”的潜力。

　　团队暗示，AkasicDB是面向AI智能体时代的下一代数据库技能，有望于国防、制造、金融、法令、科技等对于靠得住性要求极高的范畴，作为焦点数据基础举措措施广泛运用。（记者 刘霞）