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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
2024-12-21
SAC-KG:利用大型语言模型一键构建领域知识图谱 - 中科大&阿里
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北大Chatlaw - 基于知识图谱增强混合专家模型的多智能体法律助手
2024-12-18
Elasticsearch vs 向量数据库:寻找最佳混合检索方案
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轻量高效的知识图谱RAG系统:LightRAG
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5种方法,让文本信息瞬间变成结构化图谱!
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向量数据库到底算不算一种NoSQL数据库?
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大模型能自动创建高质量知识图谱吗?可行性及人机协同机制 - WhyHow.AI
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大模型+知识图谱在工业领域落地的4大场景
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2024-12-04
2024-12-01
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