首届“CCF中国数字金融大会”（CCF China Digital Finance Conference, CDFC）于2024年12月6日至8日在上海隆重举行。本次大会由中国计算机学会（CCF）主办，CCF数字金融分会、同济大学、上海立信会计金融学院联合承办，旨在搭建一个数字金融领域综合性交流平台。大会以“创新·融合·安全—共筑数字金融新生态”为主题，汇聚政府监管部门、金融机构、高校与产业界的多方单位，共同探讨数字金融的战略发展、安全监管、前沿技术、应用创新及产业生态。
在本次大会期间，由杭州悦数科技有限公司与CCF数字金融分会联合发起的Graph RAG竞赛备受瞩目。该竞赛围绕图技术和生成式人工智能（Gen AI），结合金融领域的实际需求，吸引了来自全球的企业、开发者及学生团队参与，目标是通过知识图谱技术提升大模型在金融领域的知识检索和生成能力。复旦大学DASLAB实验室的Graph Dominator团队在激烈的竞争中脱颖而出，荣获二等奖。
Graph RAG技术：助力金融智能化发展的关键
Graph RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种将图数据库与生成式大语言模型结合的创新技术。其核心思想是利用图数据库作为大模型的外部知识库，通过知识检索增强生成过程，从而有效减少大模型的“知识幻觉”（Hallucination）问题。在金融领域，精准的信息检索和高效的知识生成尤为重要，Graph RAG技术的应用可以解决传统方法中因文本分割和索引引发的知识丢失问题。
本次大赛的赛题聚焦于如何通过文档解析、知识图谱生成和文本召回等策略，优化大模型的回答准确性与信息覆盖度。参赛团队需要充分发挥图数据库和大模型的协同能力，探索技术在金融研报和其他相关文档中的创新应用。
随着人工智能技术的飞速发展，图技术在构建复杂知识网络和优化大模型生成能力方面展现出巨大潜力。作为此次大会的重要亮点，Graph RAG竞赛不仅推动了金融科技领域的技术创新，也进一步彰显了图技术与生成式人工智能融合的广阔前景。
复旦团队的精彩表现
来自复旦大学DASLAB实验室的Graph Dominator团队基于先进的图数据库技术与大语言模型，针对大赛赛题提出了一套高效且创新的知识图谱构建与检索增强生成方案。在团队的协作与努力下，其解决方案在信息检索的精准性与生成效果上均表现优异，为图数据库技术在检索增强生成方面的实践提供了宝贵的经验。
未来，DASLAB实验室将继续发挥在数据科学研究方面的深厚积淀，依托上海市数据科学重点实验室，拓展在DB4AI方面的研究，深耕图数据库、GraphRAG、知识图谱等技术研究，为图数据库技术和大模型的深度融合及其在金融、市监、医疗等领域的落地应用探索新路径。
