自2023年以来，大语言模型（Large Language Models，LLMs）的兴起已经改变了科技行业的面貌。
科创公司如果不涉足这一领域，似乎就不好意思称自己是科技企业。

然而，随着大语言模型的普及，它固有的缺陷也不断地暴露出来。

例如，GPT-4在“自我纠正”方面的成功率仅为 1% ，这一现象引发了公众对大模型推理能力的质疑。

简单来说，在大模型在处理推理任务时存在局限性，如果模型不知道正确答案，通过自我纠正来改进输出将徒劳无功，甚至可能降低输出质量。

这表明，大模型虽然能够模拟人类语言，但在处理逻辑和推理任务时，仍然存在“一本正经地胡说八道”的问题。

因为他们的本质是通过大量语言模型训练来模拟人类大脑。

然而，人类的记忆本就是模糊的，通常需要依靠外部暗示或记录来唤醒。大模型亦是如此，它们需要依赖外部知识源和推理能力来解决幻觉问题。

幸运的是，最新的研究论文提到图技术能够为大模型装上一颗“侦探的大脑”。

图技术包括图计算引擎、图数据库和图可视化等，它们能够描述、刻画、分析和计算事物之间的关系，并在风险评估、事件溯源、因果推理和影响分析等方面提供支持。

图技术的出现，在一定程度上解决了大模型处理复杂推理和问答任务时的局限。

与大模型相比，图技术能够更好地处理复杂的逻辑关系和多种数据结构，更全面地分析和理解数据之间的关系，提高推理和决策的准确性。

在处理复杂的推理和问答任务，特别是涉及多个变量和条件的情况时，图技术可以将问题抽象为图结构，并利用图算法进行分析，有效解决复杂问题，弥补大型语言模型推理能力的不足，实现更广泛的应用和发展。

目前，国内已有图技术厂商对大模型和图技术的融合展开研究实践。以创邻科技针对信用卡场景打造的智能问答平台为例，该平台通过图技术和通用大模型的协同工作，优化大模型框架的逻辑推理能力的同时拓展了其原始知识边界，让生成式回答的灵活开放性与精确性并存。

Q：怀疑信用卡被盗刷怎么办？

相比单独的大模型问答或者知识图谱问答，两者技术融合后的回答会保留更多概念细节与引用来解释内容，提升回答的可信度，优化语句间逻辑，减少事实性错误。

然而，图技术仍处在发展阶段，缺乏复合型人才，且尚未形成一套成熟的图数据库系统理论框架。

在这种情况下，《图数据库：理论与实践》一书的出版显得尤为重要。

该书作者之一张晨博士，作为行业的主要参与者和技术开拓者，期望通过这本书向读者全面介绍图数据库的价值与应用。

经过多方准备，这本书已经正式出版，系统地讲述了图技术的基本原理、多元算法以及实战应用，为图技术爱好者提供了全面指导。

这本书由浅入深地介绍了图数据库的技术原理、多元算法和实战应用。

它不仅涵盖主流图数据库的内核原理与架构设计、图查询语言、图算法，还介绍了图数据库客户端编程、图数据库服务端编程、图可视化、图数据库选型等内容。

同时针对图数据库的行业应用痛点，从知识图谱、金融、泛政府、零售、制造业供应链管理、企业资产管理、生命科学等领域出发，提供了各类应用案例，帮助读者深入思考和挖掘图数据库的潜力。

在大模型时代，图数据库的力量不容忽视。通过《图数据库：理论与实践》，读者可以掌握图数据库的知识体系和实践经验。

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