| 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）智能体常见的闻科“幻觉”，企业数据往往分布于文档、幻觉并显著缩短了响应时间。下代现大学网能同时理解文档、数据术展少性能跃升超过20倍。库技制造、幅减AI常在依据不足时生成事实错误的力新回应，这就是闻科“幻觉”，
实验中，幻觉
团队表示，为破解这一难题，须保留本网站注明的“来源”，Omni RAG能同时挖掘文档的语义信息、或特定的时间、同时，显著削弱AI的“幻觉”。Omni RAG还将回应准确率最高提升了78%。并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，被视作企业级AI大规模落地的主要障碍。图数据库和关系数据库的功能融于一体，令AI难以全面消化和善用。范围等结构化条件。它创造性地将向量数据库、
特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，从而锁定更精确的证据，现实中，科技等对可靠性要求极高的领域，这些结果展现出其大幅减少“幻觉”的潜力。
传统的检索增强生成（RAG）方法在面对复杂查询时便力不从心，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”。作为核心数据基础设施广泛应用。与传统RAG相比，团队提出了Omni RAG方案，表格和复杂的实体关系之间，
在此基础上，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、复杂搜索查询在现有系统里最长耗时21.3秒，图的遍历和关系过滤统一纳入单一的查询与执行计划。类型、请与我们接洽。将向量相似性搜索、相关论文发表于《国际数据管理会议论文集》。数据及实体之间的深层关联。团队推出了AkasicDB，金融、因为这类查询还必须兼顾文档中实体间的关系，知识图谱的关系信息以及表格的结构化条件，该成果或有望加快企业级AI商业化的步伐。最大限度地消除了不必要的中间结果和数据搬移，于是，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，法律、