TigerGraph 推出下一代融合搜索技术，同时发布全新社区版本

多模态组合带来更强的深度学习和洞察，Graph RAG 赋能更智能的 AI，并提供超快响应速度

2025 年 3 月 4 日 – TigerGraph，企业级 AI 基础设施和图数据库领域的领导者，今日宣布推出 新一代图+向量融合搜索技术，提供业内最先进的解决方案，用于通过复杂模式分析检测数据异常、识别关键偏差，并提供可执行的建议。该方案将图搜索与向量搜索集成在统一的高性能、可扩展的平台上，为企业提供全方位的 AI 解决方案，以提升欺诈检测、反洗钱、实时个性化推荐、图像与多媒体匹配等任务的精确度和响应速度。同时，TigerGraph 还推出了全新的社区版本，提供强大的计算能力和足够的存储容量。

TigerGraph 通过无与伦比的速度、精准度和可扩展性革新向量搜索——这些都是高级 AI 和机器学习系统的关键组成部分。利用图技术表示专有本地知识和实时数据（包括它们之间的关联），TigerGraph 增强的 AI 与 GraphRAG 赋能更强的个性化和可解释性。这种多模态方法简化了复杂 AI 任务的设计和运维，大幅降低基础设施复杂度和代码需求，同时提供企业级安全性、访问控制和高可靠性。

TigerGraph 向量搜索的核心优势

✅ 5.2 倍更快的向量搜索，比竞品高 23%的召回率，可迅速找出最相似项，同时资源消耗减少 22.4 倍，降低运营成本。
✅ 索引速度提升 6 倍，支持超快加载和自动增量更新，即使数据集庞大、数据变化迅速，依然能保证精准搜索。
✅ 结构化与非结构化数据的高级融合搜索，增强 ML 和 AI 系统的可发现性 和 上下文理解能力，显著提升分析能力。
✅ 丰富的关系建模能力，支持复杂实体之间的关联，打造智能知识图谱。
✅ 集成查询语言，在 GSQL 中无缝表达混合图+向量查询，实现结构化与非结构化数据的协同分析。TigerGraph的Python扩展 库 亦支持向量数据库操作。

TigerGraph 全新社区版——强大的社区版图数据库：

16 核 CPU 计算能力，显著提升查询性能。
丰富的 AI/ML 开源库，简化 图+向量 应用的开发，包括 GraphRAG。
支持 GSQL、OpenCypher 和 ISO GQL，提供业界最广泛、最强大的查询语言支持。

TigerGraph CEO Rajeev Shrivastava 表示：
"我们持续投入在 AI 和机器学习领域，专注提供业内最快、最具扩展性的分析能力。作为一名工程师，我对这些技术感到兴奋，它们将直接交到开发者手中，帮助他们构建关键 AI 产品，为用户带来更优体验。"

立即使用社区版体验融合搜索！
阅读 TigerGraph 博客 和 SIGMOD 2025 论文，深入了解技术细节。

TigerGraph 持续引领企业级图数据库市场

继 TigerGraph Savanna（最创新的云原生图数据库平台）发布后，TigerGraph 进一步巩固市场领先地位，持续为需要快速发现关系、分析复杂模式、做出关键决策的企业提供强大支持。

关于 TigerGraph

TigerGraph 是 企业级 AI 基础设施与图数据库 领域的领导者，提供大规模并行存储和计算能力，支持独立扩展，无存储上限，满足企业对 AI 和数据增长的需求。TigerGraph 通过可视化多维数据关系，成为全球领先企业的可信赖合作伙伴，包括 摩根大通（JPMC）、Intuit、United Healthcare、联合利华（Unilever） 等，助力欺诈检测、实体解析、客户 360° 视图、供应链管理等核心业务场景。

TigerGraph 总部位于加利福尼亚硅谷，在全球多个地区设有办公室，并获得 Tiger Global Management、软银（Softbank）、SIG 海纳国际、Oceanpine Capital、Celesta Capital、Nvidia、Blackopal Ventures、启明创投 等知名机构投资支持。

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