摘要：Cypher-RI框架通过强化学习驱动的结构感知推理，将自然语言到图查询的准确率提升至新高度，为企业级图智能应用奠定关键技术基础。

在人工智能基础设施层研究持续高速演进的2025年，图数据智能查询领域迎来里程碑式突破。创邻科技携手浙江大学联合研发Cypher-RI大模型训练框架被全球人工智能领域最具影响力的顶级会议 NeurIPS 2025正式收录，该成果首次实现了基于强化学习的图模式感知（Schema-Aware）自然语言转Cypher查询生成，通过强化学习实现端到端自动优化，在Cypher查询生成任务上取得突破性表现，在权威基准CypherBench上以7B参数规模模型达到69%的执行准确率，超越GPT-4o 9.41个百分点，标志着图数据库智能查询进入“结构感知”新阶段。

企业复杂关系分析场景面临的长期挑战

随着数字化转型的深入，企业数据规模爆炸式增长，复杂关系数据的价值挖掘愈发依赖图数据库。无论是金融反洗钱链路、社交网络的关系传播，还是生物信息中的蛋白质交互，都天然呈现为图结构。图数据库成为洞察复杂关系的关键技术。

然而，关系数据的价值能否被真正释放，往往取决于用户是否能够写出正确、高效的图查询语句。以Cypher为代表的图查询语言虽然表达能力强大，但需要用户深度理解图模式（Schema）结构、熟练掌握复杂语法规则，且具备精准的 “图思维”——这使得普通业务人员难以直接操作，而依赖模板匹配、示例学习的传统查询生成技术，在面对多类型点边、复杂逻辑查询、跨场景泛化等企业真实业务场景时，普遍存在 “结构理解偏差”、“生成语句不可执行”、“结果准确率低” 等问题，导致图数据库的强大能力难以转化为实际业务价值，成为企业数字化转型的 “隐形壁垒”。

CypherRI 突破何在：图结构理解与强化学习协同优化

为破解上述行业痛点，创邻科技联合浙江大学突破性地提出 “图模式感知 + 强化学习” 双核心架构，构建了全球首个能够主动解析图结构、闭环优化查询生成的大模型训练框架Cypher-RI。该框架的核心创新在于实现了图模式感知与生成过程的深度融合。与传统仅依赖文本匹配的生成方式不同，CypherRI在理解自然语言问题的同时，能够动态感知并主动筛选与问题真正相关的图结构信息，确保生成的Cypher语句在语法正确、结构可执行的基础上，精准对应业务意图。

研究团队创新性地引入强化学习框架，以查询可执行性与结果准确性作为奖励信号，推动模型在训练中自主优化推理路径。这使得模型不仅能“模仿”已有查询样本，更学会：

辨识与问题相关的点边类型与属性

基于图语义进行多步逻辑推理

生成健壮且可稳定执行的Cypher查询语句

该方法从机制上解决了生成查询与图结构脱节的关键痛点，大幅提升跨场景适用性与可靠性。

以小搏大：7B模型超越GPT-4o，树立企业级部署新标杆

在权威评测基准 CypherBench 上，基于7B参数模型训练的Cypher-RI的表现显著超越所有已公开模型，并以9.41个百分点的优势领先GPT-4o，刷新该任务SOTA（State-of-the-Art）记录。

这一研究不仅从实践上验证了：只要配合合适的强化学习框架，小参数模型同样能够在高度专业的任务上取得世界级性能，更凸显了其对企业客户的多重价值：

成本可控：占用资源少、部署成本低，可私有化部署，避免云端大模型的高额API成本和数据安全风险

高效可靠：响应速度快，支持高并发查询，更好满足企业实时分析与交互需求

优化深度：训练成本低，可针对企业专属数据进行持续训练与优化，实现“专用化智能”

行业意义：定义图技术与大模型融合的新范式

CypherRI 的推出让业务人员能够通过自然语言直接、准确地操作图数据，大幅降低分析门槛、是图技术迈向“平民化”与“智能化”的关键一步。它不仅是查询生成任务的SOTA，更揭示了大模型在结构化数据交互中的演进方向：从“万能语言接口”走向“认知增强专用智能体”。其强化学习架构与模式感知设计为GraphRAG、图增强推理、企业知识图谱问答等下游应用提供了可复用的技术内核，推动图技术从单一分析场景迈向体系化、工程化、可规模化的企业级AI基础设施。

创邻科技将持续深化“图技术+大模型”的协同技术路线，联合学术界与产业伙伴，拓展自动化图分析、时序图预测、跨模态图理解等前沿方向，构建可信、可控、可持续演进的数据智能新底座，赋能企业在新一轮AI变革中建立结构性竞争优势。

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责任编辑：kj005

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