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知识图谱发展阶段与趋势
通用知识图谱阶段:此阶段以从开放数据集中抽取SPG(Subject-Predicate-Object)三元组构建静态知识库为主,旨在提升搜索推荐精准度与用户体验;
领域知识图谱阶段:知识获取方式从开放支持域到封闭支持域为主,融合专家经验规则,旨在挖掘专业领域内稀缺知识,主要用于如风控、信贷等场景;
企业级知识管理:当前阶段与大模型相结合,知识图谱目标变成关注知识标准化、跨域数据互联与复用等问题。
从静态常识到 Deep Context:随着阶段演进,仅在推理过程中加入文本信息,概念,或加入交易或社交等实体间关系,其推理效果并无显著效果。转而强调实体多要素信息的深度协同,以揭示稀疏实体间隐含的语义关联,实现语义可解释的稠密化。
SPG语义增强
?OpenSPG GitHub,欢迎大家 Star 关注~:
https://github.com/OpenSPG/openspg
SPG能力进化与升级
SPG能力的进化与分级共包括五个阶段,其能力逐渐增强并且逐步进行兼容:
利用TuGraph赋能SPG图谱推理
如何在知识图谱推理中使用 TuGraph 能力?首先在知识推理中,利用OpenSPG逻辑规则执行引擎,其大致可以分为三部分:
53AI,企业落地应用大模型首选服务商
产品:大模型应用平台+智能体定制开发+落地咨询服务
承诺:先做场景POC验证,看到效果再签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
2024-09-16
朋友圈装腔指南:如何用向量数据库把大白话变成古诗词
2024-09-15
将PDF知识图谱化:graphrag+Doc2X+DeepSeek
2024-09-12
GraphRAG:构建低成本AI图谱知识库的创新技术
2024-09-12
Paper Digest|OpenSPG 超大规模知识仓储 KGFabric 论文解读
2024-09-12
实战使用 GraphRAG 索引整本《西游记》,解锁黑悟空通关路
2024-09-12
ChatTuGraph:通过大模型“与图对话”
2024-09-11
老刘分享:知识图谱增强在 360 文档知识问答及管理中的应用实践
2024-09-11
使用本地LLM从非结构化文本中提取和可视化知识图谱
2024-07-18
2024-07-18
2024-07-17
2024-07-22
2024-07-11
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2024-07-03
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2024-07-19
2024-06-06
2024-09-08
2024-09-05
2024-08-27
2024-08-26
2024-08-24
2024-08-22
2024-08-19
2024-08-18