達(dá)夢圖數(shù)據(jù)庫GDMBASE V4.0：在千億級原生圖底座上，讓AI真正學(xué)會推理

走入千家萬戶的生成式 AI 技術(shù)，正在推動底層數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的新一輪變革。

在近日舉辦的 2026 中國數(shù)據(jù)庫技術(shù)與產(chǎn)業(yè)大會上，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫企業(yè)達(dá)夢數(shù)據(jù)發(fā)布了新一代產(chǎn)品矩陣，其中專攻非關(guān)系型領(lǐng)域的達(dá)夢圖數(shù)據(jù)GDMBASEV4.0，攜圖原生加向量深度融合的獨(dú)門技術(shù)，向打破大模型（LLM）“幻覺”、支撐復(fù)雜邏輯推理發(fā)起了沖擊。

“達(dá)夢圖數(shù)據(jù)庫 V4.0 深度融合了多智能體協(xié)作框架與 HyperRAG 框架，可支撐千億級數(shù)據(jù)規(guī)模，為各行業(yè)提供強(qiáng)大的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)底座。”武漢達(dá)夢數(shù)據(jù)庫股份有限公司董事長、創(chuàng)始人馮裕才說。

HyperRAG全域檢索架構(gòu)：突破向量檢索透明墻

過去兩年，RAG（檢索增強(qiáng)生成）幾乎成為了企業(yè)落地大模型的標(biāo)準(zhǔn)姿勢，開發(fā)者們習(xí)慣了“文檔切片—向量化存儲—相似度檢索”的路徑。然而，在實(shí)際的生產(chǎn)環(huán)境中，這種基于向量相似度的檢索正撞上一面“透明墻”。

舉個(gè)例子，當(dāng)我們問 AI “某公司的實(shí)際控制人與該供應(yīng)商之間是否存在潛在風(fēng)險(xiǎn)路徑”時(shí)，向量檢索往往只能找回包含“風(fēng)險(xiǎn)”、“控制人”等字眼的碎片化文檔，卻無法在千億級關(guān)系中通過 “A-B-C-D” 的多跳關(guān)聯(lián)推導(dǎo)出結(jié)論。

單純的語義相似性匹配缺乏邏輯深度，導(dǎo)致大模型在處理復(fù)雜政企應(yīng)用、金融、審計(jì)或公安研判時(shí)，往往陷入“一本正經(jīng)胡說八道”的幻覺困境。

GDMBASE V4.0 提出的HyperRAG 全域檢索引擎，在底層實(shí)現(xiàn)圖原生與向量的深度融合，正是對上述痛點(diǎn)的直接回應(yīng)。

• “四棧合一”的底層邏輯

傳統(tǒng)的 RAG/GraphRAG 方案通常需要開發(fā)者拼湊向量庫、圖數(shù)據(jù)庫和全文檢索引擎，數(shù)據(jù)在多個(gè)系統(tǒng)間來回遷移、清洗，不僅一致性難以保證，運(yùn)維成本更是成倍增加。

武漢達(dá)夢數(shù)據(jù)庫股份有限公司圖數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品線總經(jīng)理張睿介紹，作為達(dá)夢自研的圖-向量原生融合的執(zhí)行引擎，HyperRAG 將圖多跳推理、向量語義檢索、二級索引加速、全文檢索四大技術(shù)棧深度整合到統(tǒng)一的執(zhí)行引擎中。這意味著圖遍歷和向量檢索可以在同一執(zhí)行計(jì)劃內(nèi)流水線式協(xié)同。

張睿表示，在 10 億規(guī)模的點(diǎn)邊向量混合檢索中，GDMBASE V4.0 響應(yīng)速度低于 500 毫秒，且支持穩(wěn)定的 3 跳推理，相比傳統(tǒng)的 RAG 方案混合執(zhí)行效率提升 4 倍。

• 打破結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的孤島

通過 HyperRAG 架構(gòu)，GDMBASE V4.0 實(shí)現(xiàn)了全量實(shí)體關(guān)系數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲，讓檢索既“懂語義”（向量能力）又“懂邏輯”（圖推理能力）。例如，在處理一份政企制度文檔時(shí)，它不僅能通過向量找到語義相近的內(nèi)容，還能通過圖譜定位該制度所屬的科室、關(guān)聯(lián)的公文流轉(zhuǎn)路徑以及受影響的業(yè)務(wù)流程。

原生架構(gòu)與圖向量怎樣融合

對于資深架構(gòu)師而言，最關(guān)心的是“融合”究竟發(fā)生在哪個(gè)層面。

• 原生圖（Native Graph）的性能代差

與基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫“套殼”的圖產(chǎn)品不同，GDMBASE V4.0 采用分布式原生圖存儲架構(gòu)。原生圖結(jié)構(gòu)針對多跳關(guān)聯(lián)訪問進(jìn)行了深度優(yōu)化，避免了大規(guī)模 JOIN操作帶來的性能損耗。在處理千億級規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，這種架構(gòu)能顯著降低復(fù)雜模式匹配與圖計(jì)算的延遲。

• 一套數(shù)據(jù)的工程邏輯

在媒體溝通會上，研發(fā)團(tuán)隊(duì)透露：GDMBASE V4.0 并非采用“雙引擎協(xié)同”，而是將向量作為屬性直接掛載在圖的節(jié)點(diǎn)或關(guān)系上，主打一個(gè)“原生”。

• 存儲一體化，向量數(shù)據(jù)（支持最高 4096 維）與結(jié)構(gòu)化屬性存儲在一起，共用一套KV 存儲策略。

• 計(jì)算原生化，索引算法（如 HNSW）被重寫并集成在內(nèi)核中，確保寫操作的原子性和高并發(fā)下的一致性。這種“一套數(shù)據(jù)、一套結(jié)構(gòu)”的設(shè)計(jì)，從根源上解決了數(shù)據(jù)冗余和同步延遲問題。

• 圖驅(qū)動AI長效記憶LLM不丟不忘

AI 的“金魚記憶”一直是開發(fā)者頭疼的問題。長對話后的上下文丟失，使得 AI 難以執(zhí)行跨周期的復(fù)雜任務(wù)。

為此，GDMBASE V4.0 基于自研的圖原生架構(gòu)，構(gòu)建了圖增強(qiáng)記憶系統(tǒng)Graph-based Memory System。它打破了傳統(tǒng)簡單緩存的局限：

• 短期不丟，長期不忘：將對話歷史沉淀為結(jié)構(gòu)化的“記憶圖譜”。

• 可追溯與可推理：記憶不再是黑盒，AI 能夠“記得”上個(gè)季度提過的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，并沿著知識網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)路徑，推理出當(dāng)前決策對未來的長遠(yuǎn)影響。

張睿表示，在百萬級語義子圖的存儲下，該系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)推理準(zhǔn)確率超過98%，而檢索延遲低于100 毫秒。這讓 AI 從一個(gè)簡單的對話工具，真正進(jìn)化為能夠伴隨企業(yè)業(yè)務(wù)成長的“數(shù)字助手”。

• 場景探索讓業(yè)務(wù)人員零門檻駕馭圖數(shù)據(jù)

技術(shù)的終點(diǎn)是應(yīng)用。針對業(yè)務(wù)落地，包括黨政、央國企、公安、審計(jì)、金融等垂直領(lǐng)域場景，GDMBASE V4.0 做了大量場景探索。

一個(gè)典型是實(shí)現(xiàn)自然語言Agent。GDMBASEV4.0 自研的Text2Cypher 引擎，將自然語言轉(zhuǎn)化為查詢語句的準(zhǔn)確率提升至95% 以上。過去，業(yè)務(wù)人員想查個(gè)關(guān)系得求助技術(shù)寫 GQL/Cypher，現(xiàn)在他只需說“找出上周審計(jì)中所有資金異常流向的頭目”，Agent 就可以自主完成意圖理解到圖遍歷的全過程。

垂直場景的應(yīng)用探索，如審計(jì)監(jiān)督領(lǐng)域，匯聚工商、稅務(wù)數(shù)據(jù)等多維數(shù)據(jù)，通過圖分析識別嫌疑目標(biāo)，形成可追溯的證據(jù)鏈；公安偵查領(lǐng)域，在“人-事-地-物”全量網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行鏈路追蹤，實(shí)現(xiàn)智能建模，自動發(fā)現(xiàn)線索信息、生成研判報(bào)告；國防科技領(lǐng)域，整合多維情報(bào)，支撐國防知識建模與跨域意圖推理。

從存儲到連接，重塑數(shù)據(jù)價(jià)值

數(shù)據(jù)的價(jià)值不在于存儲，而在于連接。在 AI 時(shí)代尤其如此。

通過 HyperRAG 和圖驅(qū)動 AI 長效記憶等前沿探索，達(dá)夢數(shù)據(jù)GDMBASE讓國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的邊界不再局限于靜態(tài)存儲容器，而是成為能主動思考、具備邏輯閉環(huán)的“知識底座”，推動數(shù)據(jù)庫市場從“存得下、查得快”到“懂連接、能推理”的躍遷。

當(dāng) AI 擁有了千億級的原生圖底座，大模型幻覺與復(fù)雜推理難題不再是難題，從“生成”邁向“推理”的路徑才算真正打通，行業(yè)應(yīng)用才能迎來百花齊放的未來。