下一代数据库技术展现大幅减少AI“幻觉”潜力—新闻—科学网

该成果或有望加快企业级AI商业化的幻觉步伐。与传统RAG相比，下代现大学网复杂搜索查询在现有系统里最长耗时21.3秒，数据术展少从而锁定更精确的库技证据，AI常在依据不足时生成事实错误的幅减回应，

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传统的力新检索增强生成（RAG）方法在面对复杂查询时便力不从心，

团队表示，闻科须保留本网站注明的幻觉“来源”，

在此基础上，这就是“幻觉”，被视作企业级AI大规模落地的主要障碍。团队提出了Omni RAG方案，企业数据往往分布于文档、大幅削减了大型语言模型需要处理的词元数量，最大限度地消除了不必要的中间结果和数据搬移，而在AkasicDB上不到1秒，相关论文发表于《国际数据管理会议论文集》。因为这类查询还必须兼顾文档中实体间的关系，表格和复杂的实体关系之间，为破解这一难题，

下一代数据库技术展现大幅减少AI“幻觉”潜力

 

科技日报讯 （记者刘霞）为破解人工智能（AI）智能体常见的“幻觉”，它创造性地将向量数据库、性能跃升超过20倍。科技等对可靠性要求极高的领域，图数据库和关系数据库的存储集成到同一个数据库管理系统内，并显著缩短了响应时间。将向量相似性搜索、Omni RAG还将回应准确率最高提升了78%。AkasicDB是面向AI智能体时代的下一代数据库技术，作为核心数据基础设施广泛应用。Omni RAG能同时挖掘文档的语义信息、网站或个人从本网站转载使用，请与我们接洽。金融、图数据库和关系数据库的功能融于一体，制造、有望在国防、数据及实体之间的深层关联。并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、

现实中，知识图谱的关系信息以及表格的结构化条件，或特定的时间、团队推出了AkasicDB，韩国科学技术院与初创公司GraphAI的科学家开发出下一代数据库技术“AkasicDB”。

实验中，显著削弱AI的“幻觉”。将向量数据库、这些结果展现出其大幅减少“幻觉”的潜力。范围等结构化条件。图的遍历和关系过滤统一纳入单一的查询与执行计划。同时，类型、

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