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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,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费场景POC验证,效果验证后签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
2025-04-26
法律大模型 X 知识图谱激活法律服务行业新范式
2025-04-24
让AI保持跨应用长时记忆,知识图谱MCP Server
2025-04-23
技术 ▏建筑垂直领域大模型部署的关键要素探讨——知识图谱
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一文读懂Milvus核心参数,十分钟解决80% 的配置问题
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知识图谱与大模型双轮驱动:金融行业智能化产品与架构的演进之路
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Python+知识图谱:大数据审计实战揭秘——5000万异常资金追踪纪实
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NodeRAG:异构图结构驱动的智能检索与生成系统
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