分享周DAY5 | 大模型知识管理平台在金融行业的实践

• 多条件推理： 突破传统RAG的单跳检索局限，支持“A→B→C”链式逻辑分析，可在确保准确性的前提下，通过图谱的实体关联链实现各类金融场景中的多步推理与分析 。
• 可解释性： 图谱可视化能为用户展示实体间的关联关系与明确的推理路径，能给出更“结构化的因果或语义关系”，从而让业务人员更直接地理解和确认答案正确性 。

GraphRAG能够充分挖掘跨文档、跨领域的关联性与逻辑关系，从而确保复杂知识检索的正确性、完整性与可解释性，特别适合如财报、产业链、消保等内在数据关联性强且需要解释性的场景。此外，基于DeepResearch理念的Agentic RAG在动态检索场景中展现出极大潜力，其核心价值在于将静态检索升级为动态认知智能，具有自主决策、工具协同并多次验证结果的能力。在尽调报告或内容较为单一的业务场景中，其可对所涉及内容自动检索并多轮校验，生成准确答案。

信雅达猛禽大模型知识管理平台

信雅达猛禽大模型知识管理平台是基于Agentic RAG与GraphRAG混合架构的知识管理平台解决方案，具备如下特性：

1.动态知识更新：以内外部政策监管制度的动态变化为例，猛禽平台能够对分布在不同系统的各类复杂非结构化数据（PDF、EXCEL、WORD等）元数据进行监控，实时捕获跨系统文件的增删改操作，全链路自动化完成知识更新，保障知识库与监管要求的强时效对齐。

2.端到端推理服务管理与优化：深度集成Xinference推理服务框架，支持包含DeepSeek全系模型在内的100+丰富模型仓库，实现秒级模型注册、分钟级模型部署、基于负载感知动态分配资源、支持PD分离等；支持异构信创集群管理，并集成vLLM、SGLang等多种推理加速框架，面向不同租户提供符合其需求的SLA的服务。

5.查询结果准确且全面：融合DeepResearch和GraphRAG两大能力。与杭州悦数合作并深度集成GraphRAG能力，自动化抽取文档内实体关系并构建图谱，结合图算法和语义分析技术，实现从全局扫描到局部精确定位的多阶段检索策略。通过其自带的图增强技术，在生成答案时从图谱实体关系上自动校验来源，确保输出内容基于企业私域知识而非猜测或虚构，有效解决传统大模型的“幻觉”问题。对于需要整合互联网信息的场景，猛禽平台基于DeepResearch与browser-use理念构建了文档主动规划器，能调用定义好的工具整合内外部知识，生成完整且正确的答案。

后续，信雅达&杭州悦数将在三大合作方向上持续深化：

• 架构突破：构建支持实时增量学习的MCP服务框架，实现“数据-算法-反馈”闭环优化；

• 场景延伸：开展MCP技术在金融各领域的应用场景共创；

• 生态共建：推动大模型与图技术的深度融合，为客户降低使用门槛和成本。