在智能客服场景，大语言模型与知识图谱融合应用智能检索能力，通过对用户输入的查询进行分析和匹配，从海量的数据中快速返回相关信息，

这么大的题实在无法解答，你可以去搜个产业报告看看整体的形式和现状吧！

存储的io吞吐要求更高，算力要求更强，知识图谱可以用算法的先进，减少对算力的要求

银行交易反欺诈 的实现方法 无非几种。要么基于专家规则或者评分表实现，要么基于实时模型来实现，也可以基于两者的结合来做。 但是无论如何，要实现银行交易实时反欺诈，业务经验是一定要具备的，因为涉及到正式投产后的业务运营。实时交易反欺诈的实现需要几个条件：1、实时交...

目前银行业很早已经认识到大数据的重要性，利用开源的技术组件来建立大数据平台整合行里的数据资源，从而进一步挖掘数据的内涵价值，支持银行业务。目前本人身处商业银行，所以我只能谈谈商业银行大数据平台推进和落地的大致情况。大数据平台在大中型商业银行已经落地开花，相应的...

我理解主要是通过api接口，在接入的同时系统自动调出客户当前的资产负债状况，最近的交易明细，购买产品的状况。在提问的时候，通过nlp系统解析问题中的关键字，识别询问的实体、关系等，找到关联的问题，引导客户按照提问已有的问题。使用知识图谱的好处在于，可以快速的查询出客户周边...

从技术角度考虑，应该没有，有的是效率孰高孰低、开发成本孰高孰低。

性能的需求应该是与业务场景强相关的，如果是面向外部客户那就要考虑扩容节点提升整体性能，明细数据可以从hbase迁移到es中，加快查询速度，限制部分查询内容或者只能查看经过分析的子图。对于行内系统，从数据安全角度来看，只有少部分人能看到所有数据，绝大多数人只能看到部分数据，...

横向涉猎不多，答错勿怪。titian就是分布式的，因为它是基于hbase的。Neo4j 好像就不支持，不像hbase这么简单就可以进行扩展。

图数据库本身不会，但是知识图谱这个系统会，一份数据至少存在于hive加工区和hbase查询区，还有少量的elasticsearch索引区。