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信雅达 AI + 悦数 Graph RAG | 大模型知识管理平台在金融行业的实践

news 来源：原创 2025/4/30 10:15:13

信雅达 AI 解决方案推出了深度融合悦数 Graph RAG 的猛禽大模型知识管理平台，此技术融合不仅解决了金融行业对大模型应用的核心痛点，还为复杂场景下的知识管理提供了全新解决方案。

本文基于信雅达与悦数联合举办的圆桌讨论回顾，深入解析悦数 Graph RAG 在猛禽大模型知识管理平台平台中的关键作用及其对金融行业的深远影响。

从需求出发-金融行业对大模型的期待与挑战

金融行业作为数据密集型和高监管要求的行业，对大模型的应用提出了极高的要求。具体而言，金融机构对大模型的核心需求集中在以下几个方面：

实时性：内外部政策动态变化频繁，金融机构需要快速响应监管政策调整，确保合规运营。
精准性：回答问题时必须全面且准确，避免因错误信息导致决策失误或合规风险。
合规性：严格遵守监管政策和消费者保护法规，确保生成内容符合行业规范。

多源异构数据整合能力：能够处理财报、新闻、供应链数据等多类型、多来源的数据，并挖掘其中的关联性和逻辑关系。

然而，传统 RAG 技术在面对非连续、高关联的语义场景时，往往力不从心，难以满足金融行业的复杂需求。例如，在尽调报告生成或产业链分析中，传统 RAG 通常无法实现多步推理，也无法提供清晰的可解释性路径。这些问题正是金融行业智能化转型中亟需解决的关键痛点。

信雅达猛禽大模型知识管理平台

信雅达猛禽大模型知识管理平台架构图

信雅达猛禽大模型知识管理平台是基于 Agentic RAG 与 Graph RAG 混合架构的知识管理解决方案，旨在为金融行业提供端到端的智能化知识服务。以下是猛禽大模型知识管理平台的核心特性及其与 Graph RAG 的深度结合：

1.动态知识更新

猛禽大模型知识管理平台能够实时监控分布在不同系统的各类复杂非结构化数据（如 PDF、Excel、Word 等），全链路自动化完成知识更新，确保知识库与监管要求的强时效对齐。这一特性尤其适用于金融行业的动态政策更新场景。

2.端到端推理服务管理与优化

平台深度集成了 Xinference 推理服务框架，支持包含 DeepSeek 全系模型在内的 100+ 丰富模型仓库，实现秒级模型注册、分钟级模型部署。同时，猛禽大模型知识管理平台支持异构信创集群管理和多种推理加速框架，面向不同租户提供定制化 SLA 服务。

3.多模态数据处理

通过大小模型协同，自动解析企业内部文档、表格、图表等多模态数据，平衡算力、处理时延与准确性。

4.基于图谱的大规模知识管理

通过深度集成悦数 Graph RAG，猛禽大模型知识管理平台利用知识图谱技术将各类非结构化数据整合为结构化知识网络，强化跨文档数据管理与章节上下文管理，显著提升知识检索的准确性与可见性。

5.查询结果准确且全面

猛禽大模型知识管理平台融合了 Deep Research 和 Graph RAG 的双重能力。Graph RAG 自动抽取文档内实体关系并构建图谱，结合图算法与语义分析技术，实现从全局扫描到局部精确定位的多阶段检索策略。通过其自带的图增强技术，平台在生成答案时自动校验来源，确保输出内容基于企业私域知识而非猜测或虚构，有效解决了传统大模型的“幻觉”问题。

Graph RAG 界面

6.权限管理与知识路由

平台支持四级权限管理，从渠道、角色、功能、数据不同维度实现立体权限管理，确保知识访问不越界。同时，平台支持字段级权限管控机制，根据人员部门或访问入口，自动化路由到对应知识库或可访问的知识片段。

悦数 Graph RAG 的独特价值

助力猛禽大模型知识管理平台突破技术瓶颈

针对金融行业的复杂需求，悦数 Graph RAG 提供了一套创新性的技术思路，其核心优势完美契合了猛禽大模型知识管理平台的技术目标。以下是 Graph RAG 在猛禽大模型知识管理平台中的关键作用：

1.多条件推理

Graph RAG 突破了传统 RAG 的单跳检索局限，支持“A→B→C”的链式逻辑分析。通过图谱的实体关联链，它能够在确保准确性的前提下，实现金融场景中的多步推理与分析。例如，在信贷审批中，Graph RAG 可以自动分析客户的历史交易记录、信用评分及相关联企业的经营状况，从而生成更可靠的决策建议。

2.可解释性

图谱可视化是 Graph RAG 的另一大亮点。通过展示实体间的关联关系与明确的推理路径，Graph RAG 能够为业务人员提供“结构化的因果或语义关系”，使他们能够直接理解和确认答案的正确性。这种透明性不仅提升了用户的信任度，也为金融行业的合规性审查提供了重要支持。

3.动态认知智能

基于 DeepResearch 理念的 Agentic RAG 在动态检索场景中展现出极大潜力。Graph RAG 将静态检索升级为动态认知智能，能够自主决策、协同工具并多次验证结果。例如，在生成尽调报告时，它可以自动检索相关文档并进行多轮校验，确保最终输出的准确性。

4.跨文档、跨领域关联性挖掘

Graph RAG 能够充分挖掘跨文档、跨领域的关联性与逻辑关系，特别适合如财报、产业链、消保等内在数据关联性强且需要解释性的场景。通过自动化抽取文档内实体关系并构建知识图谱，Graph RAG 显著提升了复杂知识检索的正确性、完整性与可解释性。

信雅达猛禽大模型知识管理平台与悦数 Graph RAG 的深度融合，标志着金融行业智能化转型迈入了一个全新阶段。通过动态知识更新、多模态数据处理、基于图谱的大规模知识管理以及精准的查询结果，这一联合方案不仅解决了金融行业对大模型的核心需求，还为未来的智能化发展奠定了坚实基础。我们相信，这一合作将为金融行业带来前所未有的效率提升与业务价值增长。

让我们共同期待信雅达与悦数在未来继续携手，为金融行业的智能化未来贡献更多力量！