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本文为蚂蚁集团开发工程师王少飞在TuGraph Meetup北京站的演讲,主要介绍了蚂蚁知识图谱平台经过多年金融领域业务沉淀的知识语义增强可编程框架SPG,及TuGraph作为执行引擎在图谱推理过程的作用。
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
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