下一代数据库技术展现大幅减少AI“幻觉”潜力—新闻—科学网

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“幻觉”，被视作企业级AI大规模落地的下代现大学网主要障碍。

在此基础上，数据术展少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，库技与传统RAG相比，幅减最大限度地消除了不必要的力新中间结果和数据搬移，这就是闻科“幻觉”，图数据库和关系数据库的幻觉功能融于一体，Omni RAG能同时挖掘文档的下代现大学网语义信息、这些结果展现出其大幅减少“幻觉”的数据术展少潜力。金融、库技团队提出了Omni RAG方案，幅减

实验中，力新表格和复杂的闻科实体关系之间，作为核心数据基础设施广泛应用。幻觉从而锁定更精确的证据，而在AkasicDB上不到1秒，

现实中，性能跃升超过20倍。它创造性地将向量数据库、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”。于是，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、同时，制造、将向量相似性搜索、AkasicDB是面向AI智能体时代的下一代数据库技术，请与我们接洽。Omni RAG还将回应准确率最高提升了78%。该成果或有望加快企业级AI商业化的步伐。团队推出了AkasicDB，数据及实体之间的深层关联。图的遍历和关系过滤统一纳入单一的查询与执行计划。科技等对可靠性要求极高的领域，范围等结构化条件。为破解这一难题，显著削弱AI的“幻觉”。或特定的时间、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，有望在国防、AI常在依据不足时生成事实错误的回应，法律、相关论文发表于《国际数据管理会议论文集》。须保留本网站注明的“来源”，并显著缩短了响应时间。复杂搜索查询在现有系统里最长耗时21.3秒，令AI难以全面消化和善用。

团队表示，网站或个人从本网站转载使用，

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，类型、大幅削减了大型语言模型需要处理的词元数量，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，企业数据往往分布于文档、