科技日报讯 （记者刘霞）为破解人工智能（AI）智能体常见的“幻觉”，韩国科学技术院与初创公司GraphAI的科学家开发出下一代数据库技术“AkasicDB”。它创造性地将向量数据库、图数据库和关系数据库的功能融于一体，能同时理解文档、数据及实体之间的深层关联。该成果或有望加快企业级AI商业化的步伐。相关论文发表于《国际数据管理会议论文集》。
现实中，企业数据往往分布于文档、表格和复杂的实体关系之间，令AI难以全面消化和善用。于是，AI常在依据不足时生成事实错误的回应，这就是“幻觉”，被视作企业级AI大规模落地的主要障碍。
传统的检索增强生成（RAG）方法在面对复杂查询时便力不从心，因为这类查询还必须兼顾文档中实体间的关系，或特定的时间、类型、范围等结构化条件。为破解这一难题，团队提出了Omni RAG方案，将向量相似性搜索、图的遍历和关系过滤统一纳入单一的查询与执行计划。Omni RAG能同时挖掘文档的语义信息、知识图谱的关系信息以及表格的结构化条件，从而锁定更精确的证据，显著削弱AI的“幻觉”。
在此基础上，团队推出了AkasicDB，将向量数据库、图数据库和关系数据库的存储集成到同一个数据库管理系统内，最大限度地消除了不必要的中间结果和数据搬移，大幅削减了大型语言模型需要处理的词元数量，并显著缩短了响应时间。
实验中，复杂搜索查询在现有系统里最长耗时21.3秒，而在AkasicDB上不到1秒，性能跃升超过20倍。同时，与传统RAG相比，Omni RAG还将回应准确率最高提升了78%。这些结果展现出其大幅减少“幻觉”的潜力。
团队表示，AkasicDB是面向AI智能体时代的下一代数据库技术，有望在国防、制造、金融、法律、科技等对可靠性要求极高的领域，作为核心数据基础设施广泛应用。
日前，高等教育数字化与课程思政建设研讨会暨中国高校财经慕课联盟首届“同课异构”教学竞赛颁奖典礼在对外经济贸易大学 近日，四川农业大学动物医学院猪病研究中心黄小波课题组在自然指数（Nature index）期刊Journal of Biological Chemistry发表 12月19日，《自然-计算科学》发表的一项研究描述了一种机器学习方法，能够从不同方面准确预测人类生活，包括早死可能性和 图为在上海科技创新成果展上拍摄的科学刊物展台。新华社记者 方喆摄 一直以来，学者们向学术期刊投稿面临着激烈竞 中新网12月20日电 据台湾中天新闻网报道，新党桃园市“立委”参选人游智彬19日揭露，台南“立委”陈亭妃博士论文涉嫌抄 想象一下，在野外调查时，从森林或公园沿着小径行走时，需要走多远才能遇到一个新物种？从生态采样的角度来看，新种就是同一 。本文链接：下一代数据库技术展现大幅减少AI“幻觉”潜力http://www.sushuapos.com/show-11-35821-0.html
声明：本网站为非营利性网站，本网页内容由互联网博主自发贡献，不代表本站观点，本站不承担任何法律责任。天上不会到馅饼，请大家谨防诈骗！若有侵权等问题请及时与本网联系，我们将在第一时间删除处理。
上一篇： 美计划4年内建成顶级量子计算机