在数据库技术的浩瀚星空中，向量数据库近年来犹如一颗迅速崛起的新星，以其高效检索高维向量数据的能力，为大模型的训练和推理铺设了坚实的基石。特别是在2023年，随着大模型的狂飙突进，向量检索技术，尤其是作为检索增强生成（RAG）技术核心的一环，更是成为了数据库领域的焦点所在。
然而，正如所有新兴技术必然面临的挑战一样，RAG技术在广泛应用的过程中也逐渐暴露出了其局限性。它虽然能够高效地将知识向量化，但在处理独立信息之间的链接、结合关系和语境方面却显得力不从心。在面对需要深层次语义关系和上下文细微差别的复杂查询时，RAG技术往往显得捉襟见肘。
面对这一困境，杭州悦数科技有限公司（以下简称悦数）的CTO叶小萌带领团队，在2023年与LlamaIndex携手，提出了一个大胆的设想——Graph RAG。这一设想旨在通过知识图谱，将图数据库与向量数据库相结合，从而更精确、全面地检索相关信息，使模型能够关联上下文给出更为准确的答复。尽管这一设想在初期并未在国内引起太大波澜，但悦数团队并未因此气馁，而是持续推动其落地。
叶小萌，这位悦数的技术领航者，直言不讳地指出了悦数与行业的差异化策略——技术。在他看来，大模型的兴起无疑为RAG技术带来了前所未有的机遇，但要让大模型真正了解并应用私域数据，就需要先将这些数据保存下来，并通过向量化技术快速找到关联内容。而Graph RAG，正是这一过程中不可或缺的一环。
悦数团队在提出Graph RAG概念后，迅速组建了专项团队，由古思为牵头，开始了这一前沿技术的研发工作。尽管团队规模有限，且初期只有古思为一人专注于上层RAG的研发，但他们凭借对技术的深刻理解和不懈追求，最终在一年后推出了悦数RAG产品，并成功进入了产品市场匹配阶段（PMF），预计在今年内就能进行大规模推广。
古思为，这位深耕图库多年的技术专家，在回顾Graph RAG的研发历程时，笑称自己当时就像是一个人在撑起一支队伍。他敏锐地捕捉到了RAG技术在利用无状态大模型进行上下文理解和推理时的局限性，并意识到知识图谱在这一过程中的重要性。于是，他带领团队开始了Graph RAG的研究，并最终呈现出了一个令人振奋的初步验证结果。
悦数RAG产品的推出，不仅解决了RAG技术在处理复杂查询时的局限性，还为企业应对知识孤岛问题提供了有力的支持。与此同时，悦数在图数据库领域的探索也并未止步。2024年4月，国际标准化组织（ISO）发布了国际标准图查询语言GQL，而悦数图数据库v5.0也在同年11月应运而生，成为了全球首款原生支持GQL的分布式图数据库产品。
作为信创领域的积极参与者，悦数一直在努力推动其图数据库产品的信创认证。尽管目前图数据库还未被正式收录在信创名录中，但悦数已经做好了充分的准备，积极适配各种信创操作系统和硬件，只待东风吹来。
叶小萌深知，数据库市场的竞争犹如一场长跑，需要耐心和毅力。他形容现在的市场竞争已经进行到了半程左右，虽然不排除有人最后冲刺反超的可能性，但第一梯队和第二梯队已经逐渐显现。他相信，在经过大浪淘沙之后，最后能够留下的玩家必然是技术产品最为出色的。
在悦数团队的共同努力下，悦数图数据库已经取得了显著的成果。不仅在性能上通过了中国信通院的严格测试，还在市场上赢得了众多客户的青睐。叶小萌感慨地说，创业最难的是突破边界，从专注技术到与客户面对面沟通，每一步都需要不断地学习和适应。但他相信，只要团队保持对技术的热爱和追求，就一定能够克服一切困难，走向更加辉煌的未来。
