「AI技术赋能：如何提高企业知识图谱的应用效率？」
「打破边界，智能引领：企业知识图谱的革新之道」
1月31日消息，百度于2025年1月23日公布了最新的研究成果EICopilot，该研究通过运用大型语言模型（LLM）简化了从数据库中提取信息的过程，为企业在知识图谱探索方面提供了高效的解决方案。
知识图谱近年来在企业领域得到了广泛的应用，涵盖了法人、注册资本、股东信息等多维度的数据。虽然这种技术非常实用，但其复杂性使得文本查询和手动探索变得困难，这在一定程度上限制了信息的有效提取。 知识图谱作为一种强大的工具，在企业数据管理方面展现出了巨大的潜力。通过整合法人、注册资本以及股东信息等多种数据维度，它为企业提供了全面而深入的视角。然而，当前的技术还存在一些局限性，例如复杂的查询方式和高度依赖人工探索的问题，这些问题在某种程度上阻碍了信息的有效获取和利用。因此，未来的研究应该更加注重简化操作流程，提高自动化水平，以充分发挥知识图谱的优势。
EICopilot是由百度研究院研发的一种创新性的人工智能解决方案。它能够高效地处理并提炼出储存在知识图谱数据库中的企业信息，使得用户可以更加便捷地搜索、浏览以及总结这些数据。这不仅有助于发现企业运营中的潜在问题，还能为决策者提供宝贵的商业洞察。 通过EICopilot的应用，我们可以预见企业在数据分析和信息管理方面将会迎来革命性的变革。这项技术不仅极大地提升了效率，还降低了人工分析可能带来的误差。然而，随之而来的也有对数据安全和个人隐私保护的考量，如何平衡技术创新与数据安全将是未来发展中需要重点关注的问题。
EICopilot 处理的数据集包含数亿节点、数百亿边（edges）、数千亿属性以及数百万子图，涵盖国家注册企业、组织和公司等信息。
研究人员收集了真实的企业相关查询，构建了一个种子数据集，并使用Gremlin语言编写了搜索脚本。通过系统的标注和增强，最终形成了一个向量数据库，显著提高了搜索的精度。这种方法不仅能够更好地理解用户的查询意图，还能更精准地提供相关信息，对于提升企业内部的信息检索效率具有重要意义。
EICopilot是一款基于大型语言模型（LLM）的聊天机器人，它通过一种创新的数据预处理流程来优化数据库查询，同时借助向量数据库实时生成搜索空间，从而实现高效的图谱检索与探索。
EICopilot 还具备强大的推理能力，采用思维链（CoT）和上下文学习（ICL）等技术，提供更精准的查询响应。
研究人员利用百度内部数据平台的数据，构建了一个包含查询与图数据库查询对的数据集。他们根据查询的遍历长度，将查询分为简单、中等和复杂三类，并采用语法错误率（SyntaxErrorRate）和执行正确率（ExecutionCorrectness）来评估EICopilot的性能。 这种研究方法为理解EICopilot在处理不同类型查询时的表现提供了宝贵的参考。通过将查询分类，研究者能够更细致地分析系统在面对不同复杂度任务时的能力。此外，引入语法错误率和执行正确率这两个指标，不仅有助于全面评估系统的准确性，还为未来优化方向提供了有价值的反馈。这表明，随着技术的进步，我们可以期待EICopilot在处理复杂查询时表现出更高的准确性和稳定性。
实证结果显示，EICopilot在性能上显著超越了现有的基线方法，特别是在处理速度和准确性的关键指标上表现尤为出色。值得注意的是，采用FullMask版本的EICopilot展示出了令人印象深刻的数据，其语法错误率仅为10.00%，而执行正确率更是达到了82.14%。这一成果不仅证明了该技术在实际应用中的巨大潜力，也预示着未来在相关领域的技术革新与突破。
附上参考地址
Baidu Research Introduces EICopilot: An Intelligent Agent-based Chatbot to Retrieve and Interpret Enterprise Information from Massive Graph Databases
EICopilot: Search and Explore Enterprise Information over Large-scale Knowledge Graphs with LLM-driven Agents