创邻科技“知寰 Hybrid RAG”强势落地复杂业务场景：GraphRAG产品引领公安与金融智能决策新范式

2025年11月11日，杭州讯 —— 在公安侦查、金融风控等高复杂度业务场景中，传统大模型因缺乏结构化推理能力而频频“失语”。面对海量异构数据、隐性关联线索和实时动态推理需求，一线业务人员亟需一种既能理解自然语言又能精准挖掘关系网络的智能工具。在此背景下，创邻科技正式发布其新一代 GraphRAG 产品——“知寰 Hybrid RAG”，以图增强检索生成（Graph-Augmented Retrieval-Augmented Generation）技术为核心，为跨行业复杂业务提供可解释、可追溯、高精度的智能决策支持。

图谱+大模型：破解复杂业务“黑箱”难题

“在反洗钱调查中，我们往往面对的是数百个账户、上千笔交易和多个实体之间的隐性控制关系。”某大型商业银行合规部负责人表示，“传统RAG系统只能返回孤立文本片段，无法揭示‘谁控制谁’‘资金如何流转’这类关键路径。而知寰 Hybrid RAG 把知识图谱嵌入到检索与生成全流程，让模型真正‘看懂’关系。”

据悉，创邻科技“知寰 Hybrid RAG”深度融合其自研的 Galaxybase 高性能图数据库与大语言模型（LLM），构建了业界首个支持动态子图检索、多跳推理与因果溯源的 Hybrid RAG 架构。该产品不仅能在毫秒级内从亿级节点图谱中定位相关实体及其拓扑上下文，还能将这些结构化关系作为提示（prompt）注入生成过程，显著提升回答的准确性与业务贴合度。

公安实战验证：从“大海捞针”到“精准制导”

在近期某省公安厅的电信诈骗团伙打击行动中，“知寰 Hybrid RAG”首次投入实战即展现强大能力。系统通过融合通信记录、资金流水、社交关系等多源数据，自动构建涉案人员关系图谱，并基于 GraphRAG 实现“以问促查”：当民警输入“找出与A有资金往来且使用相同IP地址的所有嫌疑人”时，系统不仅返回名单，还同步生成可视化关系链与风险评分依据。

“过去需要3名警员耗时两天梳理的数据，现在10分钟内就能完成初步研判。”办案民警评价道，“更重要的是，每一条结论都有图谱路径支撑，符合司法证据链要求。”

金融风控升级：从规则驱动迈向认知智能

在金融领域，创邻科技已与多家头部银行、证券公司达成合作。某券商利用“知寰 Hybrid RAG”构建客户全景画像系统，实现对关联交易、利益输送等隐蔽行为的主动识别。系统不仅能回答“客户B是否与高风险企业有关联？”，还能进一步解释“通过其配偶持股的C公司间接控制D企业”这一多跳路径。

“这不再是简单的关键词匹配，而是具备业务逻辑的认知推理。”创邻科技CTO李岩指出，“GraphRAG 的核心价值在于将图谱的‘确定性知识’与大模型的‘泛化能力’有机结合，既避免幻觉，又保留灵活性。”

行业标准引领者：定义下一代智能问答基础设施

随着《生成式人工智能服务管理暂行办法》等监管政策落地，可解释性与可控性成为AI落地的关键门槛。“知寰 Hybrid RAG”凭借其图谱溯源机制，天然满足合规审计要求，正迅速成为公安、金融、政务等高敏行业的首选智能底座。

据IDC最新报告预测，到2026年，超过40%的企业级RAG解决方案将集成图技术以提升推理能力。创邻科技作为国内图智能领域的领军企业，其 GraphRAG 产品矩阵已在多个国家级项目中规模化应用，标志着我国在复杂业务智能决策领域迈出关键一步。

关于创邻科技
创邻科技（GalaxyLab）是全球领先的图智能平台提供商，致力于通过高性能图计算与AI融合技术，赋能金融、公安、能源、通信等行业实现数据价值深度释放。其核心产品 Galaxybase 图数据库性能稳居国际TPCx-BB基准测试榜首。