達夢圖數據庫GDMBASE V4.0：在千億級原生圖底座上，讓AI真正學會推理

走入千家萬戶的生成式 AI 技術，正在推動底層數據基礎設施的新一輪變革。

在近日舉辦的 2026 中國數據庫技術與產業大會上，國產數據庫企業達夢數據發布了新一代產品矩陣，其中專攻非關系型領域的達夢圖數據GDMBASEV4.0，攜圖原生加向量深度融合的獨門技術，向打破大模型（LLM）“幻覺”、支撐復雜邏輯推理發起了沖擊。

“達夢圖數據庫 V4.0 深度融合了多智能體協作框架與 HyperRAG 框架，可支撐千億級數據規模，為各行業提供強大的基礎數據底座。”武漢達夢數據庫股份有限公司董事長、創始人馮裕才說。

HyperRAG全域檢索架構：突破向量檢索透明墻

過去兩年，RAG（檢索增強生成）幾乎成為了企業落地大模型的標準姿勢，開發者們習慣了“文檔切片—向量化存儲—相似度檢索”的路徑。然而，在實際的生產環境中，這種基于向量相似度的檢索正撞上一面“透明墻”。

舉個例子，當我們問 AI “某公司的實際控制人與該供應商之間是否存在潛在風險路徑”時，向量檢索往往只能找回包含“風險”、“控制人”等字眼的碎片化文檔，卻無法在千億級關系中通過 “A-B-C-D” 的多跳關聯推導出結論。

單純的語義相似性匹配缺乏邏輯深度，導致大模型在處理復雜政企應用、金融、審計或公安研判時，往往陷入“一本正經胡說八道”的幻覺困境。

GDMBASE V4.0 提出的HyperRAG 全域檢索引擎，在底層實現圖原生與向量的深度融合，正是對上述痛點的直接回應。

• “四棧合一”的底層邏輯

傳統的 RAG/GraphRAG 方案通常需要開發者拼湊向量庫、圖數據庫和全文檢索引擎，數據在多個系統間來回遷移、清洗，不僅一致性難以保證，運維成本更是成倍增加。

武漢達夢數據庫股份有限公司圖數據庫產品線總經理張睿介紹，作為達夢自研的圖-向量原生融合的執行引擎，HyperRAG 將圖多跳推理、向量語義檢索、二級索引加速、全文檢索四大技術棧深度整合到統一的執行引擎中。這意味著圖遍歷和向量檢索可以在同一執行計劃內流水線式協同。

張睿表示，在 10 億規模的點邊向量混合檢索中，GDMBASE V4.0 響應速度低于 500 毫秒，且支持穩定的 3 跳推理，相比傳統的 RAG 方案混合執行效率提升 4 倍。

• 打破結構化與非結構化數據的孤島

通過 HyperRAG 架構，GDMBASE V4.0 實現了全量實體關系數據的統一存儲，讓檢索既“懂語義”（向量能力）又“懂邏輯”（圖推理能力）。例如，在處理一份政企制度文檔時，它不僅能通過向量找到語義相近的內容，還能通過圖譜定位該制度所屬的科室、關聯的公文流轉路徑以及受影響的業務流程。

原生架構與圖向量怎樣融合

對于資深架構師而言，最關心的是“融合”究竟發生在哪個層面。

• 原生圖（Native Graph）的性能代差

與基于關系型數據庫“套殼”的圖產品不同，GDMBASE V4.0 采用分布式原生圖存儲架構。原生圖結構針對多跳關聯訪問進行了深度優化，避免了大規模 JOIN操作帶來的性能損耗。在處理千億級規模數據時，這種架構能顯著降低復雜模式匹配與圖計算的延遲。

• 一套數據的工程邏輯

在媒體溝通會上，研發團隊透露：GDMBASE V4.0 并非采用“雙引擎協同”，而是將向量作為屬性直接掛載在圖的節點或關系上，主打一個“原生”。

• 存儲一體化，向量數據（支持最高 4096 維）與結構化屬性存儲在一起，共用一套KV 存儲策略。

• 計算原生化，索引算法（如 HNSW）被重寫并集成在內核中，確保寫操作的原子性和高并發下的一致性。這種“一套數據、一套結構”的設計，從根源上解決了數據冗余和同步延遲問題。

• 圖驅動AI長效記憶LLM不丟不忘

AI 的“金魚記憶”一直是開發者頭疼的問題。長對話后的上下文丟失，使得 AI 難以執行跨周期的復雜任務。

為此，GDMBASE V4.0 基于自研的圖原生架構，構建了圖增強記憶系統Graph-based Memory System。它打破了傳統簡單緩存的局限：

• 短期不丟，長期不忘：將對話歷史沉淀為結構化的“記憶圖譜”。

• 可追溯與可推理：記憶不再是黑盒，AI 能夠“記得”上個季度提過的風險點，并沿著知識網絡的關聯路徑，推理出當前決策對未來的長遠影響。

張睿表示，在百萬級語義子圖的存儲下，該系統的關聯推理準確率超過98%，而檢索延遲低于100 毫秒。這讓 AI 從一個簡單的對話工具，真正進化為能夠伴隨企業業務成長的“數字助手”。

• 場景探索讓業務人員零門檻駕馭圖數據

技術的終點是應用。針對業務落地，包括黨政、央國企、公安、審計、金融等垂直領域場景，GDMBASE V4.0 做了大量場景探索。

一個典型是實現自然語言Agent。GDMBASEV4.0 自研的Text2Cypher 引擎，將自然語言轉化為查詢語句的準確率提升至95% 以上。過去，業務人員想查個關系得求助技術寫 GQL/Cypher，現在他只需說“找出上周審計中所有資金異常流向的頭目”，Agent 就可以自主完成意圖理解到圖遍歷的全過程。

垂直場景的應用探索，如審計監督領域，匯聚工商、稅務數據等多維數據，通過圖分析識別嫌疑目標，形成可追溯的證據鏈；公安偵查領域，在“人-事-地-物”全量網絡中進行鏈路追蹤，實現智能建模，自動發現線索信息、生成研判報告；國防科技領域，整合多維情報，支撐國防知識建模與跨域意圖推理。

從存儲到連接，重塑數據價值

數據的價值不在于存儲，而在于連接。在 AI 時代尤其如此。

通過 HyperRAG 和圖驅動 AI 長效記憶等前沿探索，達夢數據GDMBASE讓國產數據庫的邊界不再局限于靜態存儲容器，而是成為能主動思考、具備邏輯閉環的“知識底座”，推動數據庫市場從“存得下、查得快”到“懂連接、能推理”的躍遷。

當 AI 擁有了千億級的原生圖底座，大模型幻覺與復雜推理難題不再是難題，從“生成”邁向“推理”的路徑才算真正打通，行業應用才能迎來百花齊放的未來。