▌在 NebulaGraph 上构建应用风控图谱的成熟实践

在当今数据驱动的世界中，图数据库作为一种强大的数据结构，凭借其高效的查询性能和灵活的关联分析能力，正日益成为金融、风控等领域的核心技术之一。

在金融实时风控场景中，图数据库可以帮助实时监控和分析交易行为。以商户付款为例，当用户进行支付操作时，这个行为就形成了一个付款关系。在这种场景下，实时风控要求在用户付款的几秒钟内完成风险判定，并做出相应的处理决策。因此，对图数据库查询性能的要求极为高效，必须具备毫秒级响应能力。客户基于 NebulaGraph 构造了百亿级反欺诈图，以满足实时风控需求。

除了实时分析交易行为，还需要对已经落库的数据进行查询，图数据库可以实现实时查询与离线计算的融合。传统数据库中的数据通过 ETL 流程导入图数据库，进而可以执行更复杂的分析计算。例如，在进行社区检测等需要大量计算的任务时，图数据库能够高效处理异步操作和大规模数据计算。在图数据库中，我们可以执行更复杂的计算任务，如：

·社区检测： 通过分析客户之间的关系网络，检测潜在的虚假账户群体。

·路径分析： 通过分析用户行为路径，识别出不合规或异常行为模式。

·行为模式识别： 通过对用户行为的深入分析，识别出潜在的欺诈行为或恶意攻击模式。

在欺诈分析中，图数据库提供了强大的图指标分析能力。例如，在发卡风控场景中，通过分析申请人的单位、家庭、设备等维度的关联，图数据库能够构建一个业务知识图谱。该知识图谱不仅能够识别欺诈行为，还能够揭示异常的申请人模式。例如，某些账号可能存在相似的行为模式，或不同账号之间的关联性异常，这些都可以通过图算法识别出来。

平台分析模块中，提供了快速构建图谱规则和指标定义的能力，可以快速将各类业务逻辑进行转换，并基于规则对指标进行计算分析。

更进一步，图数据库还可以应用社区检测算法。通过客户关系、转账IP、设备号、联系电话等多个维度，将客户划分为多个社群，并计算各个社群之间的关联强度。通过这些社群指标，能够有效挖掘可疑个体，提升风控规则的覆盖率和准确性。

▌LLM基于图可以做什么？

1.Text to GQL

4.从非结构化数据到半结构化知识图谱

除了结构化数据，对于非结构化数据（如文本、图片、音频等），也可以提取成知识图谱的形式，再利用结构化查询的能力进行查询。

构建图谱类型可以按两个维度划分为四个区间，如上图所示。一个维度是领域特定型或通用型，领域特定指的是有明确的点边类型，而通用则是无明确类型，介于两者之间也有一些半结构化的类型，比如带有类型和属性，但主要信息在文本中。另一个维度是分析型或知识型，分析型是利用大模型生成 GQL 查询语句，获得结构化的查询结果；而知识型更注重总结查询结果的能力，以自然语言的形式给出总结报告。

在 NebulaGraph 中可以实现图谱的分层管理。如上图中所示，红色点为 Harry Potter 小说，黄色点是由小说切分出的 text 片段，绿色点是基于黄色点的片段中抽取出来的知识图谱，最后蓝色点是从知识图谱中获取的一些结构化的洞见。

▌NebulaGraphRAG 应用平台和开发者SDK

最后，介绍一下 NebulaGraphRAG  应用平台和开发者 SDK.

▌提问回答

前端集成LLM和Agent功能

· 问题：是否考虑将 LLM 或 Agent 功能集成到前端界面，如 explorer 工具中，以便提升用户体验。

· 回答：目前有可能实现这种集成，尤其是在 explorer 工具中，作为前端的一个载体，便于展示和使用 LLM 及 Agent 功能。

· 问题：GraphRAG 如何解决成本问题，特别是在与传统向量嵌入（Vector Embedding）方法的比较下，是否更具优势。

· 问题：构建多个社区报告时，如何避免频繁的 API 调用和数据更新带来的高成本。

· 回答：为了减少成本，可以采用“懒加载”策略，在真正需要时才生成社区报告。此外，对于数据更新所需的整个图重建问题，可以通过量化数据失效的程度来降低重建频率。例如，当图中的数据失效程度低于一定阈值时，可以容忍其不重建，降低系统负担。