科技日報訊 （記者劉霞）為破解人工智能（AI）智能體常見的“幻覺”，韓國科學技術院與初創公司GraphAI的科學家開發出下一代數據庫技術“AkasicDB”。它創造性地將向量數據庫、圖數據庫和關系數據庫的功能融於一體，能同時理解文檔、數據及實體之間的深層關聯。該成果或有望加快企業級AI商業化的步伐。相關論文發表於《國際數據管理會議論文集》。

現實中，企業數據往往分布於文檔、表格和復雜的實體關系之間，令AI難以全面消化和善用。於是，AI常在依據不足時生成事實錯誤的回應，這就是“幻覺”，被視作企業級AI大規模落地的主要障礙。

傳統的檢索增強生成（RAG）方法在面對復雜查詢時便力不從心，因為這類查詢還必須兼顧文檔中實體間的關系，或特定的時間、類型、范圍等結構化條件。為破解這一難題，團隊提出了Omni RAG方案，將向量相似性搜索、圖的遍歷和關系過濾統一納入單一的查詢與執行計劃。Omni RAG能同時挖掘文檔的語義信息、知識圖譜的關系信息以及表格的結構化條件，從而鎖定更精確的証據，顯著削弱AI的“幻覺”。

在此基礎上，團隊推出了AkasicDB，將向量數據庫、圖數據庫和關系數據庫的存儲集成到同一個數據庫管理系統內，最大限度地消除了不必要的中間結果和數據搬移，大幅削減了大型語言模型需要處理的詞元數量，並顯著縮短了響應時間。

實驗中，復雜搜索查詢在現有系統裡最長耗時21.3秒，而在AkasicDB上不到1秒，性能躍升超過20倍。同時，與傳統RAG相比，Omni RAG還將回應准確率最高提升了78%。這些結果展現出其大幅減少“幻覺”的潛力。

團隊表示，AkasicDB是面向AI智能體時代的下一代數據庫技術，有望在國防、制造、金融、法律、科技等對可靠性要求極高的領域，作為核心數據基礎設施廣泛應用。