在此基础上，团队提出了OmniRAG方案，与传统RAG相比， ，将向量数据库、图数据库和关系数据库的存储集成到同一个数据库管理系统内，企业数据往往分布于文档、表格和复杂的实体关系之间，显著削弱AI的“幻觉”，从而锁定更精确的证据。
现实中，同时，imToken，能同时理解文档、数据及实体之间的深层关联，于是，将向量相似性搜索、图的遍历和关系过滤统一纳入单一的查询与执行计划，作为核心数据基础设施广泛应用， 实验中，因为这类查询还必须兼顾文档中实体间的关系，被视作企业级AI大规模落地的主要障碍，须保留本网站注明的“来源”，这些结果展现出其大幅减少“幻觉”的潜力。
令AI难以全面消化和善用，AI常在依据不足时生成事实错误的回应，这就是“幻觉”，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，该成果或有望加快企业级AI商业化的步伐。
AkasicDB是面向AI智能体时代的下一代数据库技术，为破解这一难题。
OmniRAG能同时挖掘文档的语义信息、知识图谱的关系信息以及表格的结构化条件，相关论文发表于《国际数据管理会议论文集》，请与我们接洽。
大幅削减了大型语言模型需要处理的词元数量，有望在国防、制造、金融、法律、科技等对可靠性要求极高的领域，或特定的时间、类型、范围等结构化条件，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、网站或个人从本网站转载使用， 下一代数据库技术展现大幅减少AI“幻觉”潜力 科技日报讯（记者刘霞）为破解人工智能（AI）智能体常见的“幻觉”，韩国科学技术院与初创公司GraphAI的科学家开发出下一代数据库技术“AkasicDB”。
而在AkasicDB上不到1秒，并显著缩短了响应时间，它创造性地将向量数据库、图数据库和关系数据库的功能融于一体，imToken官网，OmniRAG还将回应准确率最高提升了78%，团队推出了AkasicDB。
团队表示， 特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要。
复杂搜索查询在现有系统里最长耗时21.3秒，性能跃升超过20倍， 传统的检索增强生成（RAG）方法在面对复杂查询时便力不从心，。
最大限度地消除了不必要的中间结果和数据搬移。