在全球数据库与数据管理顶级盛会——ICDE 2026（IEEE International Conference on Data Engineering）上，由创邻科技自主研发的新一代企业级 GraphRAG 框架 GalaxyRAG 成功入选，再次展现其在“AI 赋能图技术、图技术增强 AI”融合创新方向的技术领导力！

目前，GalaxyRAG 已搭载于创邻科技旗舰产品——原生自主可控的国产高性能图数据库 Galaxybase，在提升生成效果的同时保证了系统性能，将基于图技术的大模型检索增强推向产业应用落地的新阶段。

ICDE 作为数据与信息工程领域最具影响力的国际顶级会议之一，长期聚焦数据库、数据管理、大数据系统、数据挖掘、数据隐私与安全、机器学习系统等前沿方向，论文录用率仅在20%左右，其收录成果是衡量技术创新性与产业价值的国际核心标准。

本次顶会论文成功入选，是创邻科技引领行业发展的又一个前沿成果。深耕图智能领域多年，创邻科技始终立足全球科技前沿，持续攻坚创新、突破技术边界，不断刷新行业技术与科研高度，这一成果再度向全球业界展现了中国企业的硬核实力。

ICDE 2026 现场 | 创邻科技技术专家童冰分享论文成果

GalaxyRAG：

面向企业知识系统的新一代 GraphRAG

长期以来，创邻科技始终坚信：图技术是大模型认知真实物理世界、理解复杂业务逻辑的关键地图，能够为大模型梳理实时大数据背后的关联结构，在节省token的同时提供全面且精准的上下文，是产业 AI 落地、释放真正业务价值不可或缺的关键核心技术。

基于多年图技术深耕积淀与海量产业实践经验，创邻科技自主研发的 GalaxyRAG 框架，突破传统 GraphRAG 对显式关系和完整知识图谱的依赖，以“知识图谱+语义索引图”双图融合架构，构建面向 AI 时代的企业级知识智能基础设施。

企业知识往往分散在合同、制度、技术手册、工单、业务系统和历史记录中，具有多源异构、关系复杂、安全要求高、推理链路长等特点。

传统 RAG 擅长检索相似文本，但存在文本关系捕捉不足、全局视角缺失的痛点。一方面仅能实现浅层语义相似匹配，无法精准识别语义相近但表述不同的内容；另一方面难以挖掘文本不相似、语义无直接关联却存在深层业务逻辑关联的数据关系，难以满足复杂产业场景的关联分析与推理需求。

普通 GraphRAG 则往往受限于企业文档中显式实体关系少、知识图谱构建不完整等问题，难以同时满足企业场景中“找得到、连得上、推得出、说得清”的要求。

GalaxyRAG 基于创邻科技国产高性能分布式图数据库 Galaxybase 构建，在知识图谱基础上进一步构建语义索引图，并将二者统一纳入同一检索与推理引擎中：既能够刻画企业中的实体关系、业务链路和规则约束，也能够理解海量非结构化文档中的语义概念与上下文信息。同时，GalaxyRAG 引入面向复杂问题的逐步推理机制，使大模型能够围绕企业知识网络持续拆解问题、检索证据、补全上下文，并最终形成可追溯的答案。公开数据集评测结果显示，GalaxyRAG 相较于 LightRAG、HippoRAG、KAG 等主流 GraphRAG 技术基线，在整体问答准确性上实现了至少 15% 的提升，为复杂知识检索与智能问答场景提供了更高质量的技术支撑。

面向企业级知识系统场景，GalaxyRAG 深度融合图检索增强生成能力与企业知识管理需求，为大模型在复杂业务中的可信应用、精准检索与知识推理开辟了全新的技术路径。借助这一框架，企业可以更安全、更高效地将分散在各类系统和文档中的知识，转化为可被大模型理解、推理和应用的企业级知识底座，为智能问答、风险分析、技术支持、知识管理和辅助决策等场景提供更加可靠的 AI 能力。

我们的愿景：

以图智能为核，引领 AI 时代企业数智化转型

作为国产图数据库领军企业，创邻科技始终坚持以图技术为核心，持续推动图数据库、知识图谱与大模型技术的深度融合，积极探索“AI 赋能图技术、图技术增强 AI”的双向融合创新路径，不断强化其在 AI 时代数据智能核心技术领域的领先地位。

作为国内最早实现图数据库商业化落地的企业之一，创邻科技的产品与方案已服务金融、政务、制造、能源、互联网等数十行业的近百头部客户，包括农业银行、国家电网、商飞、上汽集团等，累计处理超 10 万亿条关联数据，支撑多个国家级、省级重大项目。

未来，我们将继续致力于构建基于图智能的本地化“企业 AI 决策大脑”，以图技术激活企业数据价值，将数据转化为可支撑业务决策的深度洞察，助力企业与机构实现从数据到智能、从洞察到决策、从决策到执行的闭环赋能，在 AI 升级的数智化浪潮中抢占先机！

免责声明：市场有风险，选择需谨慎！此文仅供参考，不作买卖依据。