DeepGraph 深图（关系智能平台）

DeepGraph深图是面向企业级的Graph AI图智能平台，融合图数据库、GNN图神经网络、大模型LLM、GraphRAG知识图谱技术，主打关系挖掘与可解释可信AI决策，核心思路是挖掘海量数据实体间隐藏关联，让AI输出的每一个结论都附带可溯源证据，避免大模型黑盒幻觉。

核心定位

让数据理解关系，让AI基于证据做出可信决策。
区别于普通大模型文本问答，它侧重处理实体‑关系网络，适合风险识别、团伙挖掘、链路追踪等业务场景，打通原始碎片化数据 → 图网络建模 → GNN/图算法分析 → 人机协同风险决策完整链路。

完整工作流程（6步）

1. 发现关系：从多源海量原始数据挖掘实体之间隐藏关联
2. 理解关系：依靠图查询、图计算、GNN图神经网络解析复杂网络结构
3. 识别风险：多维信号交叉校验，定位异常行为、风险聚集群体
4. AI调查：自然语言一句话驱动Agent，自动执行全套图分析任务
5. 证据支撑：所有AI输出结论绑定原始数据、计算结果，可追溯查看证据
6. 智能洞察：完成风险研判，输出可落地的业务决策建议

三大核心能力

1. 统一数据与特征

多源数据接入，完成实体解析、ID融合、数据治理，自动生成图特征，把零散业务数据转换成统一、可建模的关系视图，解决企业数据孤岛问题。
支持业务本体Schema定义：配置实体、属性、实体关系、业务约束规则，把数据库表翻译成AI可读懂的业务语义。

2. 为大模型注入图上下文（GraphRAG+GNN）

将图网络信息作为上下文输入LLM。不只是文本检索，还会运行图算法、GNN模型做推理，使AI的判断依托网络结构，而不是单纯文本语义，降低大模型幻觉。

3. 人机协同风险决策

输出风险评分、团伙识别结果、完整证据链，并且给出下一步行动建议，把图分析结果直接落地为业务操作，不是只输出可视化图表。

能力闭环

关系发现 → 智能分析 → 风险推理 → 证据验证 → AI洞察
内置四大核心分析能力：

• 发现（DISCOVER）GNN关系智能：通过GNN识别网络中异常结构；
• 解释（EXPLAIN）AI风险推理：风险评分附带关系证据，解释为什么判定为风险；
• 追踪（TRACE）风险路径分析：还原风险传播、资金流转、关联传播链路；
• 推理（REASON）风险团伙识别：综合多维信号还原完整风险网络团伙。

平台强调三要素：过程可追踪、证据可查看、结论可解释，拒绝AI凭空生成结论。

底层技术与工程指标

• 原生C++图引擎，实现毫秒级关系查询；
• 工业级GNN‑Transformer验证：可承载100万节点、5000万条边，CPU四线程运行；
• 经过真实大规模图数据集验证，面向欺诈检测、关系预测场景优化GNN模型精度。

典型适用场景

主要面向B端企业业务，适合需要挖掘关联网络的领域：

1. 风控反欺诈：识别欺诈团伙、关联账号、异常交易链路；
2. 合规调查：风险溯源、资金链路追踪，留存完整审计证据；
3. 知识图谱与GraphRAG：给大模型提供网络关系上下文，提升问答可信度；
4. 网络关系研判：实体关联挖掘、异常群体识别、路径还原分析。

使用模式

1. 网页端体验：支持在线体验Demo，可视化操作图分析；
2. 面向业务实施：需要配置业务本体Schema，对接企业自有业务数据源；
3. 能力输出：可把风险评分、团伙、证据链输出到业务系统，支撑业务人员做决策。

工具优缺点总结

✅优势

1. 聚焦可解释可信AI，解决普通大模型“只给答案不给依据”的痛点，每一条结论都可以回溯原始数据证据；
2. 整合图数据库、GNN、LLM、GraphRAG整套栈，不用企业自行拼接多套开源组件；
3. 支持自然语言驱动Agent做复杂图分析，降低图算法使用门槛；
4. 面向大规模真实业务数据做过工程验证，适配百万节点级网络。

⚠️局限

1. 属于企业级平台，需要对接业务数据源、做本体Schema配置，不适合普通个人用户开箱即用；
2. 需要企业具备基础业务数据，数据质量直接决定图分析效果；
3. 偏向风险、网络分析垂直领域，并非通用聊天大模型。

补充：该产品是国内企业级GraphAI平台，区别于开源Python库DeepGraph、海外DeepGraphAI产品。