悦数图数据库 + LLM 处理风控知识图谱的探索和实践

摘要

在当前数据驱动的时代，图数据库与大语言模型（如GPT）正逐步融合，为复杂业务场景提供更为智能和灵活的解决方案。通过结合传统的图关系查询方法和新兴的 RAG、Agent 技术，应用平台不仅能够支持结构化数据的查询，还能在非结构化和半结构化数据的分析中发挥重要作用。尤其在风控领域，随着图数据库的规模化和大语言模型的推理能力的提升，系统能够实时响应复杂的风险场景，提供个性化的决策支持。未来，随着交互式查询和智能分析的进一步发展，图谱技术将在各种行业中大显身手，推动自动化和智能化的转型，提升数据分析和决策的效率和准确性。

1.在 NebulaGraph 上构建应用风控图谱的成熟实践

2.LLM 基于图可以做什么？

3.NebulaGraphRAG 应用平台和开发者 SDK

4.提问回答

一、在 NebulaGraph 上构建应用风控图谱的成熟实践

在当今数据驱动的世界中，图数据库作为一种强大的数据结构，凭借其高效的查询性能和灵活的关联分析能力，正日益成为金融、风控等领域的核心技术之一。

NebulaGraph 是一款开源的超大规模图数据库，支持毫秒级延迟，采用分布式架构，能够保证在大规模数据环境下的高效查询和高可用性。NebulaGraph 5.0 商业版目前尚未开源，是业界第一家原生支持 ISO GQL 的图数据库。

接下来分享 NebulaGraph 在风控领域的一些成熟实践。

在金融实时风控场景中，图数据库可以帮助实时监控和分析交易行为。以商户付款为例，当用户进行支付操作时，这个行为就形成了一个付款关系。在这种场景下，实时风控要求在用户付款的几秒钟内完成风险判定，并做出相应的处理决策。因此，对图数据库查询性能的要求极为高效，必须具备毫秒级响应能力。客户基于 NebulaGraph 构造了百亿级反欺诈图，以满足实时风控需求。

除了实时分析交易行为，还需要对已经落库的数据进行查询，图数据库可以实现实时查询与离线计算的融合。传统数据库中的数据通过 ETL 流程导入图数据库，进而可以执行更复杂的分析计算。例如，在进行社区检测等需要大量计算的任务时，