日前， Apache 软件基金会（ ASF ）官方宣布，经过在 Apache 孵化器长达四年的严谨孵化与社区共建，图数据库项目 Apache HugeGraph 成功通过 ASF 董事会的各项评估与投票，正式毕业并晋升为 Apache 顶级项目（ Top-Level Project, TLP ）。作为 HugeGraph 的初始研发者与捐赠方，百度安全对 Apache HugeGraph 毕业表示诚挚的祝贺。
HugeGraph 是百度安全于2016年自主研发的国内首个开源图数据库，提供了一站式的千亿级大规模图数据的存储、在线查询、离线分析能力，广泛应用于社交网络、广告推荐、网络安全、金融风控、智能机器人等场景。为了让国产图数据库技术走向世界、惠及更多开发者，2022年1月， HugeGraph 凭借优秀的架构与生态，以全票通过的优异表现正式成为全球首个加入 Apache 孵化的图数据库项目，并于同年5月正式入驻开启孵化。目前， HugeGraph 广泛应用于社交网络、网络安全、金融风控、智能推荐等领域，是企业构建深度路径探索、用户画像、知识图谱、社群发现以及大模型记忆等典型场景的绝佳选择。
Apache HugeGraph 是一款易用、高性能的全栈图系统，覆盖图数据库、图计算与图 AI 与等核心组件。支持 Gremlin 与 Cypher 图查询语言，提供完善的图可视化、导入、备份等工具，助力用户轻松构建基于图数据之上的 AI 应用和产品。它不仅支持千亿级点边的高性能导入，提供毫秒级的关联查询能力，还自研了分布式存储引擎和内存计算框架，大幅提升海量关联数据的处理效率，同时保障服务高可用性。
在大模型时代， AI 安全不仅包括防御针对模型本身的攻击，更包含了如何确保 AI 系统输出内容的准确性、可追溯性与数据隐私边界。图数据库由于其严谨的拓扑结构和确定性的知识关联，成为了解决 AI 幻觉、提升大模型输出可靠性的关键基础设施。特别是随着 Agentic Graph 的深入探索， HugeGraph 将向量搜索与知识图谱技术深度融合，广泛应用于图检索增强生成（ GraphRAG ）、自然语言转图查询、自动化知识图谱构建以及多种图机器学习（ GNN ）算法等复杂场景。这一特性为大语言模型提供了极其严谨的拓扑上下文，不仅大幅改善了模型在面对复杂推理时的"幻觉"痛点并有效降低了智能图应用的开发门槛，更通过提供经过严格权限控制和事实验证的知识检索，在底层架构上为 AI 安全应用筑牢了坚实、可信的数据支撑保障。
作为 HugeGraph 的诞生地与捐赠方，陪伴项目走过从内部孵化、对外开源，直至成功晋升为 Apache 顶级项目的十年征程中，百度安全不仅输出了核心的底层架构设计，还在图计算性能突破与 Agentic GraphRAG 等诸多前沿探索上提供了坚实的技术支撑与持续的研发投入，切实兑现了将国产顶尖图技术推向世界开源舞台的承诺。未来，百度安全将携手 Apache HugeGraph 社区与全球开发者，共同探索图技术与人工智能的深度融合，为智能时代构建更加安全、高效、可信的基础底座。