
虹科乾貨
【虹科方案】Arango Contextus:從文檔檢索走向 GraphRAG 企業 AI 上下文發現
探討 Arango Contextus 如何結合圖神經網絡 (GNN) 與 LLM,帶領企業 AI 從傳統 RAG 文檔檢索走向 GraphRAG 上下文發現,主動洞察隱藏的業務風險與跨系統關係。
(一)法規理解成本高
CRA 條款複雜、涵蓋全生命週期,人工逐條核對極易遺漏,合規邊界模糊。
(二)供應鏈不透明
大量產品使用第三方韌體、開源元件,缺少完整軟體物料清單(SBOM),無法滿足 CRA 透明化要求。
(三)漏洞回應要求嚴苛
CRA 要求漏洞 24 小時上報、72 小時提供緩解措施,傳統人工流程難以達標。
(四)合規證據難以閉環
監管機構需要可追溯、可核驗、可復現的證據鏈,人工文件可信度低、審查不通過風險高。
| 指標 | 人工合規 | 使用 ONEKEY |
| 基礎合規完成時間 | 1~2 個月 | 3~7 天 |
| 漏洞發現效率提升 | 基準 | 提升 80% 以上 |
| 合規證據完整度 | 不足 30% | 接近 100% |

探討 Arango Contextus 如何結合圖神經網絡 (GNN) 與 LLM,帶領企業 AI 從傳統 RAG 文檔檢索走向 GraphRAG 上下文發現,主動洞察隱藏的業務風險與跨系統關係。

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