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1 月 31 日消息，百度于 2025 年 1 月 23 日公布最新研究成果 EICopilot，利用大型語言模型（LLM）簡化了從數據庫中提取信息的流程，為企業知識圖譜探索提供了高效解決方案。
項目背景知識圖譜近來在企業領域得到了廣泛應用，涵蓋法人、注冊資本、股東信息等多維度數據。盡管圖譜具有很高的實用性，但由于復雜的文本查詢和手動探索限制，阻礙有效提取信息。
EICopilot 簡介EICopilot 由百度研究院開發，是一個基于 AI 智能體的解決方案，可簡化存儲在知識圖譜數據庫中的企業數據的搜索、探索和摘要，從而有效地獲得有關企業的寶貴見解。
EICopilot 處理的數據集包含數億節點、數百億邊（edges）、數千億屬性以及數百萬子圖，涵蓋國家注冊企業、組織和公司等信息。
研究人員收集真實企業相關查詢，構建種子數據集，并使用 Gremlin 語言編寫搜索腳本，通過系統標注和增強，形成向量數據庫，提高搜索精度。
EICopilot 是一個基于 LLM 的聊天機器人，采用創新的數據預處理流程優化數據庫查詢，利用向量數據庫實時生成搜索空間，實現高效的圖譜檢索和探索。
EICopilot 還具備強大的推理能力，采用思維鏈（CoT）和上下文學習（ICL）等技術，提供更精準的查詢響應。
EICopilot 性能研究人員使用百度內部數據平臺的數據，構建了包含查詢和圖數據庫查詢對的數據集，根據查詢的遍歷長度，將查詢分為簡單、中等和復雜三類，并采用語法錯誤率（SyntaxErrorRate）和執行正確率（Execution Correctness）評估 EICopilot 的性能。
實證結果表明，EICopilot 的性能優于基線方法，尤其在速度和準確性方面。Full Mask 版本的 EICopilot 語法錯誤率低至 10.00%，執行正確率高達 82.14%。
附上參考地址
Baidu Research Introduces EICopilot: An Intelligent Agent-based Chatbot to Retrieve and Interpret Enterprise Information from Massive Graph Databases
EICopilot: Search and Explore Enterprise Information over Large-scale Knowledge Graphs with LLM-driven Agents
本文鏈接：http://www.rrqrq.com/showinfo-45-10385-0.html突破瓶頸，百度 EICopilot AI 提升企業知識圖譜利用率
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