达梦发布GDMBASE V4.0 图+向量原生融合破解AI落地痛点

　   随着数智化转型日益深入，图数据库技术持续快速演进，行业正朝着云原生分布式架构、高性能实时图计算、AI 与图深度融合的方向升级，同时标准化规范不断完善，多模融合、安全可控进程加快，应用场景从传统风控、知识图谱逐步延伸至智能制造、政务治理、供应链管理等更多领域，成为挖掘关联关系、实现复杂场景智能分析与高效决策的核心数据底座。

　　近日，2026中国数据库技术与产业大会成功举办。会上，武汉达梦数据库股份有限公司(以下简称“达梦”)围绕集中式、分布式、云原生、一体机、图数据库等核心场景发布了四款新产品。据了解，在图数据库方面，达梦发布了图数据库GDMBASE V4.0版本，该数据库采用图原生+向量一体化架构，能够有效破解AI落地过程中数据底座割裂、幻觉频发、技术门槛偏高等行业痛点。

　　达梦蜀天梦图总经理、图数据库产品线总经理张睿在接受《中国信息化周报》等媒体采访时表示，达梦自2018年启动图数据库研发工作，前期主要聚焦传统图数据库能力，近年来通过结合AI发展趋势，图数据库与向量数据库的融合成为重点突破方向。此次发布的达梦图数据库GDMBASE V4.0实现了向量数据库与图数据库的底层原生融合，即一套数据结构可完成存储、计算、检索全流程，大幅减少数据治理工作量，提升数据处理效率。同时，通过提供统一查询语言，无需分别对接两套数据库，即可实现立体化、整体化检索。

　　图与向量融合成为主流技术方向

　　张睿表示，当前，数据库行业呈现“殊途同归”趋势，部分厂商从向量数据库扩展图能力，达梦从图数据库融合向量能力，核心都是适配AI时代的多类型数据处理需求。对此，达梦图数据库产品线副总经理钟秋也认为，达梦图数据库GDMBASE V4.0的发布，一方面是顺应数据库从“存储查询”向“推理理解”演进的技术趋势，另一方面是满足企业数字化转型的智能化需求。

　　“从技术价值来看，向量数据库擅长语义近似匹配，图数据库擅长逻辑关联推理，二者融合是人工智能模仿人类思维的核心方式：向量解决海量数据泛化匹配问题，图解决复杂逻辑推理问题，结合后可精准处理业务逻辑，让数据解读更贴合人类思维。”张睿如是说。

　　不仅如此，图与向量融合技术还可盘活企业存量割裂数据，通过AI提升数据治理效率，打破部门数据壁垒，让原本不可计算的沉淀数据实现可计算、可推理，释放数据价值。同时，实现数据可溯源、可监管、可追责，满足合规性要求，让AI应用更安全、更可靠。

　　“达梦图数据库在内核层面原生实现了向量索引构建、查询与相似度计算，所有向量与图数据的操作均纳入事务管理，在高并发场景下，可稳定保障数据一致性与操作原子性，这与行业内‘双引擎协同’或‘跨系统拼接’的解决方案有着明显区别。”达梦图数据库产品线研发部负责人王振宇进一步解释说。

　　构建“人工智能能力铁三角”

　　如今，AI已经深入企业生产管理的各个环节。面对企业数据的智能分析诉求，增强数据库的AI能力就显得尤为迫切。在谈到生成式AI与图数据库的关系时，张睿表示，生成式AI核心依托RAG向量检索，具备语义广度，但缺乏逻辑深度，无法处理复杂事实推理，且易产生幻觉。不过，这并不会影响图数据库的快速应用，反而会推动行业需求分化。

　　“开放式、低准确率要求的问答场景，可单独使用生成式AI;金融、政法、审计等对数据准确性、逻辑严谨性要求高的领域，必须采用‘图+向量’融合方案，用图的事实逻辑约束向量的泛化匹配，消除幻觉。”张睿解释道。

　　不仅如此，生成式AI还可降低图数据库的使用门槛，解决传统图数据库实施成本高、业务人员上手难的问题，让图数据库从专业工具走向规模化应用，带来市场增量。

　　基于这一认识，为了增强图数据库的AI能力，推动AI与图数据库的高效融合，达梦图数据库GDMBASE V4.0形成了3大AI能力，致力于构建“人工智能能力铁三角”：一是全域检索。通过整合图推理、向量近似匹配、二级索引加速、全文检索四大技术栈，精准识别业务逻辑与思维模式，推送优先级结果，从根源上解决AI模型幻觉问题;二是AI长效记忆。支持百万子图结构高速查询，前后推理准确性超98%，解决AI对话遗忘历史信息的问题，实现长周期业务逻辑记忆与推理;三是自然语言智能Agent。面向业务人员设计，无需专业图查询语言技能，通过自然语言即可完成数据查询、统计与分析，大幅降低使用门槛。

　　由此来看，图数据库依托天然的关系存储与拓扑分析能力，为AI提供结构化关联知识，能够有效补足AI在逻辑与溯源层面的短板。与此同时，AI能够助力图数据库实现智能建模、数据优化与自动图谱构建，降低应用门槛，二者互相赋能、优势互补，形成了高效的智能化数据应用体系。

(本文不涉密)
责任编辑：路沙

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