证券之星 01-09
飞利信:LGM技术使检索效率提升20%~50%
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证券之星消息,飞利信 ( 300287 ) 01 月 09 日在投资者关系平台上答复投资者关心的问题。

投资者:董秘您好!贵公司自研的 LGM(语言图模型)近期在多跳推理基准 HotpotQA、Musique 上取得 SOTA 成绩,显著优于 GraphRAG 1. 相比传统 RAG,LGM 具体给公司 AI 产品带来了哪些可量化的能力提升?2. 目前 LGM 已落地到哪些面向政企或 C 端的产品 / 项目?3. 未来几年,公司计划如何扩大 LGM 在更多行业医疗、金融、教育等应用,有无配套研发投入、生态合作等

飞利信董秘:尊敬的投资者:您好!(1)LGM 通过在知识学习阶段构建概念关系图以及语法关系图,并在检索阶段采用了概念迭代检索方法,在处理多跳问题中发挥了显著的作用。在 HotpotQA、Musique 和 LV-Eval 数据集上做的评测也验证了其效果,通过对比,LGM 方法的综合表现优于 GraphRAG2、LightRAG2 等当前主流 RAG。公司的利智方产品以 LGM 构建的知识库、知识图谱以及智能体应用,在处理多跳问题时检索效率提升 20%~50%,准确性提升 5%~10%。(2)在公司自研的利智方产品中,已经集成了 LGM 技术,并正在政府、能源、交通等领域开展落地应用。(3)公司将利用已有的技术、市场、品牌等优势,结合国家相关政策,持续投入产品研发,开展广泛生态合作,积极拓展 LGM 在更多行业的应用落地。感谢您的关注!

以上内容为证券之星据公开信息整理,由 AI 算法生成(网信算备 310104345710301240019 号),不构成投资建议。

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