知識圖譜的案例
知識圖譜|知識圖譜的典型應(yīng)用
知識圖譜知識點：
一、知識圖譜概論
1.1知識圖譜的起源和歷史
1.2知識圖譜的發(fā)展史——從框架、本體論、語義網(wǎng)、鏈接數(shù)據(jù)到知識圖譜
1.3知識圖譜的本質(zhì)和價值
1.4知識圖譜VS傳統(tǒng)知識庫VS關(guān)系數(shù)據(jù)庫
1.5經(jīng)典的知識圖譜
1.5.1經(jīng)典的CYC, WordNnet, WikiData, DBpedia, YAGO, NELL等知識庫
1.5.2行業(yè)知識圖譜：
Google知識圖譜，微軟實體圖，阿里知識圖譜，醫(yī)學知識圖譜，基因知識圖譜等知識圖譜項目
二、知識圖譜應(yīng)用
2.1知識圖譜應(yīng)用場景
2.2知識圖譜應(yīng)用簡介
2.2.1知識圖譜在數(shù)字圖書館上的應(yīng)用
2.2.2知識圖譜在國防、情報、公安上的應(yīng)用
2.2.3知識圖譜在金融上的應(yīng)用
2.2.4知識圖譜在電子商務(wù)中的應(yīng)用
2.2.5知識圖譜在農(nóng)業(yè)、醫(yī)學、法律等領(lǐng)域的應(yīng)用
2.2.6知識圖譜在制造行業(yè)的應(yīng)用
2.2.7知識圖譜在大數(shù)據(jù)融合中的應(yīng)用
2.2.8知識圖譜在人機交互（智能問答）中的應(yīng)用
三、知識表示與知識建模
3.1知識表示概念
3.2 知識表示方法
a.語義網(wǎng)絡(luò) b.產(chǎn)生式規(guī)則 c.框架系統(tǒng) d.描述邏輯 e.本體 f.RDF和RDFS
g.OWL和OWL2 Fragments h.SPARQL查詢語言
i.Json-LD、RDFa、HTML5 MicroData等新型知識表示
3.3典型知識庫項目的知識表示
3.4知識建模方法學
3.5知識表示和知識建模實踐
1.三國演義知識圖譜的表示和建模實踐案例
2.學術(shù)知識圖譜等
四、知識抽取與挖掘
4.1知識抽取基本問題
a.實體識別 b.關(guān)系抽取 c.事件抽取
4.2數(shù)據(jù)采集和獲取
4.3面向結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識抽取
a.D2RQ b.R2RML
4.4面向半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識抽取
展開 人工智能 知識圖譜
一、知識圖譜概論
1.1知識圖譜的起源和歷史
1.2知識圖譜的發(fā)展史——從框架、本體論、語義網(wǎng)、鏈接數(shù)據(jù)到知識圖譜
1.3知識圖譜的本質(zhì)和價值
1.4知識圖譜VS傳統(tǒng)知識庫VS關(guān)系數(shù)據(jù)庫
1.5經(jīng)典的知識圖譜
1.5.1經(jīng)典的CYC, WordNnet, WikiData, DBpedia, YAGO, NELL等知識庫
1.5.2行業(yè)知識圖譜：
Google知識圖譜，微軟實體圖，阿里知識圖譜，醫(yī)學知識圖譜，基因知識圖譜等知識圖譜項目
二、知識圖譜應(yīng)用
2.1知識圖譜應(yīng)用場景
2.2知識圖譜應(yīng)用簡介
2.2.1知識圖譜在數(shù)字圖書館上的應(yīng)用
2.2.2知識圖譜在國防、情報、公安上的應(yīng)用
2.2.3知識圖譜在金融上的應(yīng)用
2.2.4知識圖譜在電子商務(wù)中的應(yīng)用
2.2.5知識圖譜在農(nóng)業(yè)、醫(yī)學、法律等領(lǐng)域的應(yīng)用
2.2.6知識圖譜在制造行業(yè)的應(yīng)用
2.2.7知識圖譜在大數(shù)據(jù)融合中的應(yīng)用
2.2.8知識圖譜在人機交互（智能問答）中的應(yīng)用
三、知識表示與知識建模
3.1知識表示概念
3.2 知識表示方法
a.語義網(wǎng)絡(luò) b.產(chǎn)生式規(guī)則 c.框架系統(tǒng) d.描述邏輯 e.本體 f.RDF和RDFS
g.OWL和OWL2 Fragments h.SPARQL查詢語言
i.Json-LD、RDFa、HTML5 MicroData等新型知識表示
3.3典型知識庫項目的知識表示
3.4知識建模方法學
3.5知識表示和知識建模實踐
1.三國演義知識圖譜的表示和建模實踐案例
2.學術(shù)知識圖譜等
四、知識抽取與挖掘
4.1知識抽取基本問題
a.實體識別 b.關(guān)系抽取 c.事件抽取
4.2數(shù)據(jù)采集和獲取
4.3面向結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識抽取
a.D2RQ b.R2RML
4.4面向半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識抽取
a.基于正則表達式的方法 b.基于包裝器的方法
展開 知識圖譜：技術(shù)成熟度飛速躍升，與產(chǎn)業(yè)互聯(lián)結(jié)合更加緊密
未來，知識圖譜領(lǐng)域基礎(chǔ)共性及關(guān)鍵技術(shù)標準將不斷涌現(xiàn)，依托正在研制的知識圖譜技術(shù)架構(gòu)等標準，通過聚焦核心標準化需求逐步建立基本的知識圖譜標準體系并孵化典型行業(yè)中的知識圖譜應(yīng)用標準，形成國際標準、國家標準、行業(yè)標準和團體標準良性互動的局面。
4、技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用相關(guān)建議
（1）加強知識圖譜核心關(guān)鍵技術(shù)支持與突破：
突破知識圖譜基礎(chǔ)理論及關(guān)鍵核心技術(shù)瓶頸，以算法為核心，以數(shù)據(jù)和硬件為基礎(chǔ)，以大規(guī)模知識庫的構(gòu)建與應(yīng)用為導向，實施重大關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)工程。
（2）加強知識圖譜優(yōu)秀解決方案/產(chǎn)品展示與推廣：
通過梳理知識圖譜在典型行業(yè)的優(yōu)秀案例并形成案例集，建設(shè)開放性實驗室，推出優(yōu)質(zhì)培訓課程等方式加強知識圖譜優(yōu)秀平臺或產(chǎn)品的展示與推廣，打破知識圖譜開發(fā)企業(yè)、研究院所、高校與各領(lǐng)域企業(yè)間的溝通屏障。
（3）加強通用和領(lǐng)域知識圖譜開放平臺建設(shè)：
開放的通用知識圖譜和領(lǐng)域知識圖譜平臺是推動知識圖譜技術(shù)在各行業(yè)融合應(yīng)用的重要基礎(chǔ)設(shè)施，能夠避免企業(yè)在建設(shè)知識圖譜過程中從零開始或重復建設(shè)，也可降低知識圖譜項目實施方的設(shè)計開發(fā)成本。
展開 知識圖譜——技術(shù)與行業(yè)應(yīng)用
知識圖譜知識點：
一、知識圖譜概論
1.1知識圖譜的起源和歷史
1.2知識圖譜的發(fā)展史——從框架、本體論、語義網(wǎng)、鏈接數(shù)據(jù)到知識圖譜
1.3知識圖譜的本質(zhì)和價值
1.4知識圖譜VS傳統(tǒng)知識庫VS關(guān)系數(shù)據(jù)庫
1.5經(jīng)典的知識圖譜
Google知識圖譜，微軟實體圖，阿里知識圖譜，醫(yī)學知識圖譜，基因知識圖譜等知識圖譜項目
二、知識圖譜應(yīng)用
2.1知識圖譜應(yīng)用場景
2.2知識圖譜應(yīng)用簡介
三、知識表示與知識建模
3.1知識表示概念
3.2 知識表示方法
3.3典型知識庫項目的知識表示
3.4知識建模方法學
3.5知識表示和知識建模實踐
四、知識抽取與挖掘
4.1知識抽取基本問題
4.2數(shù)據(jù)采集和獲取
4.3面向結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識抽取
4.4面向半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識抽取
4.5.面向非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識抽取
4.6.知識挖掘
4.7知識抽取上機實踐
五、知識融合
5.1知識融合背景
5.2知識異構(gòu)原因分析
5.3知識融合解決方案分析
5.4.本體對齊基本流程和常用方法
5.5實體匹配基本流程和常用方法
5.6 知識融合上機實踐
六、存儲與檢索
6.1.知識圖譜的存儲與檢索概述
6.2.知識圖譜的存儲
6.3.知識圖譜的檢索
6.4.上機實踐案例：利用GraphDB完成知識圖譜的存儲與檢索
七、知識推理
7.1.知識圖譜中的推理技術(shù)概述
7.2.歸納推理：學習推理規(guī)則
上機實踐案例：利用AMIE+算法完成Freebase數(shù)據(jù)上的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
7.3.演繹推理：推理具體事實
7.4.基于分布式表示的推理
7.5.上機實踐案例：利用分布式知識表示技術(shù)完成Freebase上的鏈接預測
八、語義搜索
8.1.語義搜索概述
8.2.搜索關(guān)鍵技術(shù)
8.3.知識圖譜搜索
展開 
無人系統(tǒng)故障知識圖譜的構(gòu)建方法及應(yīng)用
無人系統(tǒng)在執(zhí)行任務(wù)的飛行及停機維修過程中，積累了大量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(狀態(tài)監(jiān)控數(shù)據(jù))、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(日志文件)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(圖片、文檔、視頻)，知識圖譜技術(shù)可以有效利用這些數(shù)據(jù)構(gòu)建高質(zhì)量的知識庫。借鑒通用知識圖譜構(gòu)建的一般流程，給出了無人系統(tǒng)知識圖譜體系構(gòu)架，構(gòu)建流程如圖3所示。
圖3 無人系統(tǒng)知識圖譜體系構(gòu)架
由圖3可知，無人系統(tǒng)知識圖譜主要由知識抽取、知識融合和知識加工三大部分組成。無人系統(tǒng)的知識抽取，通過無人系統(tǒng)飛行時的狀態(tài)參數(shù)、運動參數(shù)的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化信息抽取實體、屬性及其關(guān)系，并且將這些信息以三元組的形式存儲到知識庫中。無人系統(tǒng)知識融合，對無人系統(tǒng)知識庫的冗余和錯誤信息通過實體消歧、實體對齊等方法進行整合、消歧，進而提升無人系統(tǒng)知識庫的質(zhì)量。無人系統(tǒng)知識加工，借助知識推理，推斷出缺失事實，構(gòu)建本體關(guān)系，通過質(zhì)量評估，確保知識庫的知識不會產(chǎn)生矛盾和不一致性。
2 無人系統(tǒng)故障知識圖譜的關(guān)鍵技術(shù)
無人系統(tǒng)知識圖譜構(gòu)建方式主要有自底向上(bottom-up)和自頂向下(top-down)兩種。自底向上是通過知識抽取得到實體、屬性及其關(guān)系，并通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的自動化方式構(gòu)建本體，進而構(gòu)建知識圖譜；自頂向下是先構(gòu)建頂層本體與數(shù)據(jù)模式，然后通過實體將其豐富，進而形成知識庫。目前，知識圖譜的構(gòu)建大多采用自底向上的方式，但無人系統(tǒng)故障知識圖譜是領(lǐng)域知識圖譜，涉及知識范圍較窄，本文采用自底向上和自頂向下相結(jié)合的方式構(gòu)建無人系統(tǒng)知識圖譜。
2.1 知識抽取
知識抽取(knowledge extraction)是從開放的無人系統(tǒng)數(shù)據(jù)(半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù))自動化或人工抽取知識單元，知識單元包括實體、關(guān)系及其屬性，顯然，知識抽取由實體抽取、關(guān)系抽取和屬性抽取三部分組成。
展開 數(shù)據(jù)分析與AI丨如何選擇合適的知識圖譜軟件，CTO/CIO 必問10個關(guān)鍵點
知識圖譜作為打通數(shù)據(jù)孤島、構(gòu)建智能關(guān)聯(lián)的核心工具，其選型的優(yōu)劣直接決定了企業(yè)能否從復雜數(shù)據(jù)中挖掘出真正的業(yè)務(wù)價值。尤其在生成式 AI 快速發(fā)展的今天，知識圖譜與 AI 的融合更成為提升企業(yè)決策效率、驅(qū)動業(yè)務(wù)創(chuàng)新的關(guān)鍵引擎。
對于 CTO 與 CIO 而言，選擇一款適配的知識圖譜軟件，是實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、推動業(yè)務(wù)智能化的基礎(chǔ)。無論是通過知識圖譜構(gòu)建企業(yè)專屬的智能問答系統(tǒng)，還是依托其強大的關(guān)聯(lián)分析能力優(yōu)化供應(yīng)鏈、風控等核心業(yè)務(wù)流程，軟件的功能適配性、技術(shù)成熟度與可擴展性都至關(guān)重要。
因此，在啟動知識圖譜項目前，與供應(yīng)商深入溝通關(guān)鍵問題，明確核心需求與技術(shù)邊界，是規(guī)避選型風險、確保項目成功的前提。
以下是CTO與CIO在選擇知識圖譜軟件時必問的10個關(guān)鍵問題：
1. 知識圖譜能實現(xiàn)哪些現(xiàn)有云數(shù)據(jù)平臺無法覆蓋的功能？
知識圖譜軟件能夠以現(xiàn)有云數(shù)據(jù)平臺難以實現(xiàn)的方式，關(guān)聯(lián)企業(yè)內(nèi)多源結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并賦予其上下文意義。
云數(shù)據(jù)平臺雖能在高治理標準與數(shù)據(jù)清潔度基礎(chǔ)上整合數(shù)據(jù)，但難以實現(xiàn)跨數(shù)據(jù)域或原始系統(tǒng)的自然關(guān)聯(lián)，部分企業(yè)數(shù)據(jù)甚至無法在平臺中體現(xiàn)。
此外，云數(shù)據(jù)平臺擅長聚合、存儲與清洗多源數(shù)據(jù)，卻難以支持跨源數(shù)據(jù)的協(xié)同使用（除非為特定場景定制開發(fā)），而新場景的適配往往需要大量人力投入開發(fā)、測試與部署。
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如郵件、聊天記錄、PDF、圖像等）的處理需更先進的技術(shù)支撐，不僅連接數(shù)據(jù)源存在挑戰(zhàn)，在缺乏工具的情況下，數(shù)據(jù)語義理解更是難上加難。
建議向供應(yīng)商確認：其知識圖譜解決方案是否需要將數(shù)據(jù)復制至獨立存儲庫，還是可以通過內(nèi)存/高性能緩存直接調(diào)用。
2. 解決方案的可擴展性與性能表現(xiàn)如何？
展開 當可解釋人工智能遇上知識圖譜
經(jīng)典可解釋性方法分類
1.3 知識圖譜對比其他知識表示的優(yōu)勢
2012年，Google推出了一款從Metaweb中衍生而來的產(chǎn)品，名字叫做Knowledge Graph（知識圖譜），彼時其功能在于，搜索內(nèi)容時提供附加的衍生結(jié)果。隨著人工智能的發(fā)展，知識圖譜開始應(yīng)用于更多的場景，關(guān)注度不斷攀升，成為認知智能領(lǐng)域的核心技術(shù)之一。最重要的是，知識圖譜逐漸成為人工智能應(yīng)用的強大助力。
相比普通的傳統(tǒng)知識表示，知識圖譜具有專家知識、質(zhì)量精良等優(yōu)點。
當然知識圖譜也可以從不同的數(shù)據(jù)源中統(tǒng)一結(jié)構(gòu)，具有數(shù)據(jù)類型多樣性的優(yōu)點。通過節(jié)點和關(guān)系把所有不同種類的信息（Heterogeneous Information）連接在一起得到一個關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，為真實世界的各個場景直觀建模。
隨著近幾年知識圖譜技術(shù)的進步一個重要變化就是越來越多的研究與落地工作從通用知識圖譜轉(zhuǎn)向了領(lǐng)域或行業(yè)知識圖譜，轉(zhuǎn)向了企業(yè)知識圖譜。對比通用知識圖譜，隨著人工智能在細分以及新興領(lǐng)域上的應(yīng)用，專業(yè)型知識圖譜越來越受到重視。
相比于其他結(jié)構(gòu)知識庫，知識圖譜的構(gòu)建以及使用都更加接近人類的認知學習行為，因此對于人類閱讀會更加友好
知識圖譜的優(yōu)勢
1.4 決策樹模型 vs 基于知識圖譜的解釋
在可解釋性角度看來，由于知識圖譜大多數(shù)屬于異構(gòu)圖結(jié)構(gòu)，對比其他的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有更強的表達能力以及對應(yīng)的更多用途的圖算法。基于知識圖譜的可解釋性通常比之前的解釋方法更有深度更容易讓人類理解。如左圖，是決策樹中抽出的規(guī)則，總結(jié)食物的健康原因。
展開 數(shù)據(jù)分析與AI丨在企業(yè)環(huán)境中利用知識圖譜賦能生成式 AI
這些框架利用知識圖譜技術(shù)，根據(jù)用戶需求和解決方案對企業(yè)的作用，通過一系列提示和工具調(diào)用不同技術(shù)，編排利用知識圖譜數(shù)據(jù)。</p><p><br></p><p><strong>? 打造對話界面：</strong></p><p><br></p><p>用戶可與知識圖譜中的運營數(shù)據(jù)進行交互式對話。對話界面依托本體，使 LLM 能以文本、表格和圖表形式回答用戶問題。</p><p><br></p><p><strong>03.結(jié)論</strong></p><p><br></p><p>知識圖譜與 GenAI 的結(jié)合是現(xiàn)代數(shù)據(jù)堆棧的重要組成部分。二者的融合能夠挖掘企業(yè)數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中的潛在價值。</p><p><br></p><p>知識圖譜讓數(shù)據(jù)更易獲取和理解，既有利于常規(guī)分析，也為 GenAI 提供堅實基礎(chǔ)。<strong>企業(yè)用戶可利用知識圖譜提升數(shù)據(jù)質(zhì)量和準確性，整合新舊數(shù)據(jù)以理解復雜關(guān)系，將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫升級為多維框架。</strong></p><p><br></p><p><strong>Altair? Graph Studio?作為企業(yè)級數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和集成工具集，</strong>可用于托管知識圖譜。用戶能夠清理、協(xié)調(diào)和互連多源數(shù)據(jù)，簡化對結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的訪問。</p><p><br></p><p>Graph Studio 擁有集成多數(shù)據(jù)源的統(tǒng)一數(shù)據(jù)層，可快速解答用戶的臨時性問題，<strong>將分散的數(shù)據(jù)整合為企業(yè)專屬的互連數(shù)據(jù)架構(gòu)。
展開 全球研討會｜知識圖譜賦能數(shù)據(jù)平臺價值升級
wx_fmt=png&from=appmsg" width="223"></p><p>* 溫馨提示：因服務(wù)器地域問題，掃碼后需等待5秒，請耐心等待自動跳轉(zhuǎn)至報名頁哦~</p><h3><strong>核心議題：</strong></h3><p><strong>1、知識圖譜的底層價值：</strong></p><p>分享知識圖譜為何是構(gòu)建現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構(gòu)（Data Fabric）的核心基礎(chǔ)；</p><p><strong>2、企業(yè)應(yīng)用案例：</strong></p><p>探討頭部企業(yè)如何通過知識圖譜解決數(shù)據(jù)孤島、跨域關(guān)聯(lián)等復雜的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)；</p><p><strong>3、落地實施路徑：</strong></p><p>解析知識圖譜與現(xiàn)有生態(tài)系統(tǒng)集成的方法論與切入點。 </p><p>無論企業(yè)想優(yōu)化運營、實現(xiàn)更好的決策制定，還是為生成式人工智能（genAI）做好準備，<strong>知識圖譜都可以幫助企業(yè)一步步實現(xiàn)目標。</strong></p><h3><strong>參會收益 </strong></h3><p>1、深度理解<strong>知識圖譜</strong>如何增強現(xiàn)有數(shù)據(jù)平臺（從數(shù)據(jù)整合到AI賦能）； </p><p>2、獲得從傳統(tǒng)分析到生成式人工智能（genAI）的<strong>全場景知識圖譜應(yīng)用實例</strong>； </p><p>3、掌握知識圖譜技術(shù)落地的可<strong>行性規(guī)劃與實用指導方案；</strong></p><p>4、洞悉知識圖譜如何助力<strong>智能互聯(lián)</strong>的AI解決方案架構(gòu)設(shè)計。
展開 數(shù)據(jù)分析與AI丨利用知識圖譜實現(xiàn) AI Fabric 治理
在Altair，<strong>我們采用了一種創(chuàng)新的方法，將知識圖譜作為合規(guī)決策的核心依據(jù)。</strong></p><p><br></p><p>Altair RapidMiner數(shù)據(jù)分析和人工智能平臺構(gòu)建了一套包含兩層架構(gòu)的AI架構(gòu)體系。</p><p><br></p><p>其中，<strong>第一層是數(shù)據(jù)架構(gòu)</strong>，它能夠通過數(shù)據(jù)抽取、清洗、關(guān)聯(lián)等一系列流程將企業(yè)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)整合為一個集成化、協(xié)調(diào)化且可擴展的知識圖譜。</p><p><br></p><p><strong>第二層是智能分析執(zhí)行層</strong>，借助它，用戶能夠輕松設(shè)計工作流，通過ETL（提取、轉(zhuǎn)換、加載）、傳統(tǒng)機器學習以及AI模塊，對知識圖譜中的數(shù)據(jù)進行分析與豐富。這兩層緊密集成的數(shù)據(jù)架構(gòu)為<strong>智能分析執(zhí)行層提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，為維護治理規(guī)則和政策的合規(guī)性帶來了顯著優(yōu)勢。</strong></p><p><br></p><p><img src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/x0yLiaf5fF6xdqd26UuibhQwNNDic43M2e3A1QJpqicvoNCdVtv5cUvjj4JC8nZ7R5DOBXswLrkTSGukqzvKeMTiaag/640?wx_fmt=png&from=appmsg"></p><p><br></p><p><strong>構(gòu)建合規(guī)知識圖譜</strong></p><p><br></p><p>數(shù)據(jù)架構(gòu)擁有出色的擴展性，旨在打造專門用以存儲合規(guī)信息的知識圖譜。其<strong>構(gòu)建根基在于對多渠道合規(guī)數(shù)據(jù)的深度發(fā)掘與融合</strong>。起始階段，從企業(yè)內(nèi)部的合規(guī)制度文件、業(yè)務(wù)操作中涉及合規(guī)的流程記錄，以及外部行業(yè)規(guī)范和法律法規(guī)條文等共同構(gòu)成的綜合資料集入手，啟動非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理流程。
展開 解決方案 | 千伯知識圖譜助力某汽車企業(yè)整車研發(fā)制造
應(yīng)用效果
通過知識圖譜實現(xiàn)知識自動化處理和應(yīng)用，降低企業(yè)知識構(gòu)建與獲取成本，提升企業(yè)智力資產(chǎn)管控能力；
通過主題圖譜和知識圖譜的建設(shè)，實現(xiàn)產(chǎn)品研發(fā)知識標準化，并在各個研發(fā)階段向工作人員推送相關(guān)標準知識，實現(xiàn)產(chǎn)品研發(fā)與迭代的智能協(xié)助；
通過知識圖譜的人工智能和大數(shù)據(jù)處理技術(shù)促進企業(yè)生產(chǎn)制造的綠色和智能化進程；
通過基于主題圖譜和知識圖譜的對知識與海量數(shù)據(jù)的分析，科學有效輔助企業(yè)生產(chǎn)決策。
電力知識圖譜—電力環(huán)節(jié)：輸電
文章來源：電力知識圖譜
行業(yè)分享丨Data+LLM：AI 在智能制造數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的應(yīng)用
wx_fmt=png&from=appmsg"></p><p>再回到大模型結(jié)合知識圖譜本身來說，從技術(shù)層面上看，大模型和知識圖譜是如何結(jié)合以回答用戶的自然語言問題的呢？我們繪制了一個流程圖來展示這一過程。</p><p>當用戶提出一個問題時，大模型首先會對問題進行自然語言處理，分析出問題中的關(guān)鍵點，包括主體數(shù)據(jù)及其相互關(guān)系。例如，在某個問題中可能涉及供應(yīng)商（supplier）、分發(fā)中心（distribution center）和國家（country）等主體，同時還可能包含一些附加條件，如評分需高于 0.7。</p><p>知識圖譜在回答這類問題時的核心優(yōu)勢在于其使用自然語言描述數(shù)據(jù)實體及其關(guān)系的能力。參考下圖，供應(yīng)商、國家及其范圍等信息是以實體的形式存儲在圖數(shù)據(jù)庫中的。因此，大模型能夠較為簡單地將用戶的自然語言轉(zhuǎn)換為對知識圖譜的查詢。</p><p>接下來，大模型生成一個 Sparql 查詢語句，用于圖數(shù)據(jù)庫的檢索。如果仔細觀察這個查詢語句，可以看到其中的供應(yīng)商、國家及范圍等元素與用戶自然語言描述的內(nèi)容基本匹配。這種方式顯著減少了大模型生成 Sparql 查詢語句的錯誤率，使得查詢結(jié)果更加準確可靠。</p><p>一旦 Sparql 查詢完成，返回的結(jié)果一定是精確無誤的數(shù)據(jù)。大模型基于這些查詢結(jié)果，進一步整理和處理上下文信息，最終回答用戶的問題。通過這種知識圖譜外掛的方式，大模型能夠高效生成針對圖數(shù)據(jù)庫的精準查詢，并有效解決幻覺問題。
展開 新聞速遞丨Altair 與 Databricks 達成合作，加速數(shù)據(jù)驅(qū)動型創(chuàng)新
基于 Databricks 數(shù)據(jù)構(gòu)建知識圖譜與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
Altair RapidMiner 的核心差異化優(yōu)勢在于其大規(guī)模并行處理（MPP）知識圖譜技術(shù) - 專為企業(yè)級知識圖譜構(gòu)建、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及本體建模而設(shè)計。
通過與 Databricks 集成，客戶可使用 Altair RapidMiner 知識圖譜引擎連接、關(guān)聯(lián)并激活所有數(shù)據(jù)類型（包括結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化及流數(shù)據(jù)）。這些由圖譜驅(qū)動的數(shù)據(jù)編織層構(gòu)成了新一代智能系統(tǒng)的基石，使生成式 AI 模型與自主AI agent能夠全面解析企業(yè)數(shù)字化運營的復雜性。
為真實業(yè)務(wù)場景而生
Altair 與 Databricks 共同為現(xiàn)代化智能企業(yè)提供了卓越的平臺。本次合作不僅提供數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)型所需的基礎(chǔ)設(shè)施，更賦予了推動轉(zhuǎn)型的智能化內(nèi)核。
我們非常榮幸與 Databricks 合作，助力客戶通過更快速、更智能、更高效的成果保持行業(yè)領(lǐng)先地位。
通過本次合作，我們不僅幫助客戶分析數(shù)據(jù)，更能激活數(shù)據(jù)價值，將碎片化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為具備學習、推理與行動能力的智能系統(tǒng)。Altair 與 Databricks 正共同重塑數(shù)據(jù)科學與分析領(lǐng)域的未來。
—— Altair 首席技術(shù)官
Sam Mahalingam
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展開 這所學校探索教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型近5年，效果如何？
布置作業(yè)時，她可以使用“智能組卷”功能，按章節(jié)、知識點、題型、難易度等維度從題庫中調(diào)取相應(yīng)習題，并結(jié)合本班學情進行一定的“個性化改編”，提高作業(yè)設(shè)計的有效性。
據(jù)了解，“未來寶”教學助手除了對接“空中課堂”等優(yōu)質(zhì)資源，還集結(jié)寶山區(qū)組織教研員、骨干教師合力開發(fā)打造更多教學資源，讓優(yōu)秀名師的經(jīng)驗智慧“觸手可及”。學校還能建立校本資源庫，促進同校教師相互分享、彼此學習。
“教學助手里還有許多互動插件，比如搶答、彈幕等等，學生們可以通過自己的智慧作業(yè)本終端表達觀點。教師可以一鍵展示某位學生的屏幕，也可以讓同學互相交換屏幕畫面開展互評……大大提高了課堂的互動性與學生的參與度。”王佳蓉說。
“基于知識圖譜的智適應(yīng)系統(tǒng)”是美蘭湖中學數(shù)學教師、數(shù)學教研組長黃威最常用的數(shù)字化工具。她介紹，這一系統(tǒng)可以記錄學生的解題情況，包括錯誤率、解題時間等。借助后臺數(shù)據(jù)，教師可以掌握某位學生或全班對某個知識點的掌握情況，從而提升后續(xù)備課的精準度，尤其是上復習課時能更有的放矢。智適應(yīng)系統(tǒng)還能圍繞某一知識點自動生成講義，大大提升了教師的備課效率。
據(jù)了解，“學科知識圖譜”是寶山區(qū)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐探索的一大特色亮點。寶山區(qū)組織了966名核心骨干教師，形成58個項目團隊，開展了學科知識圖譜以及教學資源包建設(shè)的研究，同時探索課程資源開發(fā)與應(yīng)用的元數(shù)據(jù)標準，通過構(gòu)建知識圖譜和教學資源庫，沉淀優(yōu)秀教師的經(jīng)驗與智慧。
智適應(yīng)學習系統(tǒng)則是以學科知識圖譜為基礎(chǔ)的、支撐大規(guī)模因材施教的教與學平臺。
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