第1章 背景
图计算与人工智能技术各自发展迅速，并逐渐融合，为信息处理和知识表示开辟了新的前沿。图结构能有效表达数据的深层关系，而人工智能技术，尤其是大模型，可以提升模型的逻辑推理能力，解决大模型幻觉等问题。
第2章 问题与挑战
图计算与人工智能融合面临诸多挑战，包括图数据的收集、存储和使用困难，图神经网络的性能和可解释性不足，图基础模型的发展尚未成熟，知识图谱的构建和推理存在瓶颈，以及自然语言转图查询等技术尚未成熟。
第3章 关键技术
本章详细介绍了图计算与人工智能融合的关键技术，包括：
- 图数据处理：涵盖图数据构建、数据增强和图采样等技术，以提升图数据的质量和处理效率。
- 图神经网络：介绍了图神经网络的卷积和池化算子，以及训练和推理技术，并探讨了如何提升图神经网络的可信性。
- 图基础模型：阐述了图基础模型的概念、实现方法及其未来的发展前景，强调其在大规模图数据处理和复杂图推理任务中的潜力。
- 知识图谱工程：从知识表示、知识抽取、知识补全和知识服务等方面介绍了知识图谱的构建、维护和服务技术，并探讨了知识图谱与人工智能技术的融合应用。
- 图应用：列举了图计算技术在多个领域的实际应用案例，包括能源、金融、科学研究等，展示了图计算技术在解决实际问题中的广泛应用前景。
第4章 解决方案
本章提供了多个将图计算技术与人工智能结合并应用于具体业务场景的解决方案，例如：
- 基于图数据库+AI的申请反欺诈解决方案：通过图数据融合、社群风控策略、补充关系特征维度和可视化增强交互式探索等方式，提升申请反欺诈效果。
- 基于关联分析的企业决策智能化解决方案：通过基础模型服务能力、模型持续管理能力和互联互通能力，为企业提供智能化的数据关联分析决策支持。
- 基于图算法分析的安全风控解决方案：利用图数据描绘复杂的风险模式，通过图计算进行实时风险防控，并通过图应用实现大规模的风险管理。
- 图异常检测智能化解决方案：通过多维关联数据融合、图算法驱动的异常检测、时序图分析与动态监控、结合Graph AI模型异常检测以及可视化与交互式分析等方式，识别复杂的异常模式。
- Graph驱动的检索增强生成技术解决方案：利用悦数Graph的分布式、云原生特性，以及其对千亿点、万亿边规模图数据的支持，构建一个代理式（agentic）的RAG知识库管理与知识推理应用平台。
- 面向专业领域的知识增强生成(KAG)解决方案：针对大模型垂直领域应用的关键问题，构建了面向专业领域的知识增强生成技术框架KAG，提升大模型在专业领域的表现。
- 中英双语大模型知识抽取框架OneKE：聚焦基于Schema的可泛化信息抽取，采用基于Schema的轮询指令构造技术，旨在通过提供中英双语、可泛化的大模型知识抽取，OneKE在一定程度上具备统一、通用、可泛化的知识抽取能力。
第5章 应用案例
本章介绍了图计算技术在多个领域的产业落地和科学研究案例，包括能源电力、金融、电商、游戏、犯罪网络检测等，展示了图计算技术在解决实际问题中的巨大潜力和应用价值。
第6章 总结与展望
图计算技术与大模型的结合将进一步推动图计算及人工智能的发展，带来更多创新和突破。未来发展方向包括图技术与大模型的融合、跨领域应用的扩展、增强解释性和可解释AI、大规模图数据处理、开放图数据和标准化等。
