近日， Gartner 發(fā)布了《中國數(shù)據(jù)分析與人工智能技術(shù)成熟度曲線》（即《Hype Cycle? for Data, Analytics and AI in China, 2023》July 2023），我們相信，杭州悅數(shù)憑借其出色的性能和應(yīng)用表現(xiàn)以及其在市場上的實力和影響力入選知識圖譜代表廠商。
數(shù)據(jù)分析 + AI 正在上升期：數(shù)據(jù)驅(qū)動智能時代到來
隨著中國社會數(shù)字化進程的不斷推進，數(shù)據(jù)和人工智能對中國的數(shù)字經(jīng)濟和國家戰(zhàn)略至關(guān)重要，中國的數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者必須了解新技術(shù)發(fā)展動態(tài)和人工智能生態(tài)現(xiàn)實，才能在實現(xiàn)業(yè)務(wù)成果方面取得進展。Gartner 在報告中提到“預(yù)計到 2026 年，中國超過 30% 的白領(lǐng)工作將被重新定義，使用生成式人工智能將成為一項廣受歡迎的技能?！?/p>
2023年，中國的眾多企業(yè)用戶和組織也在積極使用這項技術(shù)， Gartner 預(yù)計這一趨勢仍將會增長。我們認為，目前國內(nèi)生成式人工智能的訓(xùn)練難度和成本居高不下是這項技術(shù)普及過程中遇到的難題之一。
圖數(shù)據(jù)庫憑借圖形格式組織和連接信息的方式，天然適合存儲及表達復(fù)雜的數(shù)據(jù)信息。悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫利用先進圖技術(shù)，讓企業(yè)能以較低的費用成本和極短的時間成本完成基于上下文理解、精確的、透明可解釋的大模型落地應(yīng)用。同時，悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫對于結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)強大的兼容性可以為大語言模型引入萬億級的豐富上下文（In-Context Learning），有效提升大語言模型（LLM）回答精準(zhǔn)度，達到企業(yè)級的應(yīng)用效果。
知識圖譜應(yīng)用逐漸普及：打開未來數(shù)據(jù)價值的鑰匙
面對不斷變化的競爭環(huán)境，企業(yè)需要更具適應(yīng)性且能夠整合多源數(shù)據(jù)的工具，知識圖譜正是滿足這一需求的理想選擇。
知識圖譜是以點-邊的圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)物理和數(shù)字世界的知識，而圖數(shù)據(jù)庫正是存儲和呈現(xiàn)知識圖譜的最佳選擇。悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫是一款性能高效、安全可靠的國產(chǎn)企業(yè)級原生分布式圖數(shù)據(jù)庫，采用 Shared-Nothing 的原生分布式架構(gòu)和存儲與計算分離的設(shè)計，為企業(yè)用戶構(gòu)建了一個強大的知識圖譜存儲和分析底座。通過存儲和挖掘知識圖譜中實體、關(guān)系和屬性之間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)，悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫能夠幫助企業(yè)深度挖掘數(shù)據(jù)背后的價值，揭示出隱含的商業(yè)見解，助力企業(yè)決策制定和優(yōu)化。
此外，悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫率先推出了 Graph + AI 大模型（LLM） 解決方案幫助企業(yè)快速構(gòu)建新一代知識圖譜。和上一代知識圖譜相比，悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫和大語言模型等技術(shù)的結(jié)合，能夠讓企業(yè)更便捷地構(gòu)建基于海量數(shù)據(jù)的知識圖譜。同時，用戶可以用自然語言而非代碼進行交互式提問、查詢，學(xué)習(xí)和使用成本更低。
悅數(shù)入選 Gartner 代表廠商：國內(nèi)知識圖譜領(lǐng)域的引領(lǐng)者
Gartner Hype Cycle 公示的代表廠商榜單（Sample Vendor）羅列了該領(lǐng)域的代表廠商。我們相信，本次杭州悅數(shù)入選 2023年Gartner 中國數(shù)據(jù)分析與人工智能技術(shù)成熟度曲線，充分展示了其在圖數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的實力和優(yōu)勢。
隨著社會基礎(chǔ)設(shè)施的快速發(fā)展和數(shù)字化生活方式的不斷滲透，中國企業(yè)對數(shù)據(jù)管理規(guī)模、效率的要求不斷增加，悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫也將持續(xù)發(fā)揮自身在海量數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析領(lǐng)域的實時高效、穩(wěn)定可靠的優(yōu)勢，同時持續(xù)探索與 人工智能（AI） 、大語言模型（LLM）等先進分析技術(shù)的深度結(jié)合方案，幫助企業(yè)加速實現(xiàn)業(yè)務(wù)創(chuàng)新與進步。
參考文獻：
[1] Gartner, Hype Cycle for Data, Analytics and AI in China, 2023, Julian Sun, Ben Yan, Xingyu Gu, Fay Fei, Mike Fang, Tong Zhang, July 2023
注：Gartner 并未在其研究報告中支持任何供應(yīng)商、產(chǎn)品或服務(wù)，也并未建議科技用戶只選擇該等獲最高評分或其它稱號的供應(yīng)商。Gartner 的研究報告含有 Gartner 研究與顧問組織的意見，且該意見不應(yīng)被視作事實陳述。就該研究報告而言，Gartner 放棄做出所有明示或默示的保證，包括任何有關(guān)適銷性或某一特定用途適用性的保證。GARTNER和HYPE CYCLE 是 Gartner, Inc. 和/或其關(guān)聯(lián)公司在美國和國際上的商標(biāo)和服務(wù)標(biāo)識，并在獲得許可的情況下在此使用。保留所有權(quán)利。
原創(chuàng)文章，作者：陳晨，如若轉(zhuǎn)載，請注明出處：http://2079x.cn/article/577124.html
