知识图谱网站(知识图谱网站前端框架)怎么可以错过

2023-09-08Aix XinLe

/ 方案描述在工业领域，知识管理很多采用了文档和专家系统来进行管理。专家系统是人类经验知识的总结，在一定程度上解决了经验知识的沉淀，以及知识

/ 方案描述在工业领域，知识管理很多采用了文档和专家系统来进行管理专家系统是人类经验知识的总结，在一定程度上解决了经验知识的沉淀，以及知识的传承然而传统的专家系统也有不足之处： 1、经验的沉淀成本较高，每次积累经验，都需要行业专家与系统开发人员一起协作才能完成。

2、经验的更新周期较长3、经验之间缺乏联系，专家记录的经验，往往是条目的，缺乏联系所以，随着人工智能的发展，过去的知识管理形式越来越不满足业务的需求，制约了人工智能的发展而知识图谱作为人工智能技术的一个分支领域，先天带有“知识抽取”和“知识关联”的能力。

阿里云知识图谱管理系统，基于各类知识图谱应用场景下，面向知识图谱的开发人员以及运营管理人员，提供了可视化的构建，运营工具平台，可以将工业企业中留存业务系统中的结构化、标注、规范、案例记录和人的经验等知识数据源转化为计算机可以识别的知识图谱数据，简化了传统靠人力编写代码的模式，有效提升了知识图谱的构建效率，缩短构建时间，降低构建成本。

同时提供了良好的用户交互界面，方便运营管理人员直观的了解图谱的各种结构，数据情况完成企业数据的知识化，实现经验和知识传承，支撑人工智能应用/ 架构特点（电力案例）

知识图谱生产是一整套系统工程，涉及到结构化、半结构化和非结构化数据生产，以及在生产过程中需要大量的人工智能NLP算法的训练开发，将这些技术集中融合，需要一整套框架所以需要基于商业组件定制开发知识图谱构建平台，作为PAAS知识图谱生产的通用底座，提供知识图谱构建基础框架，需要提供一个基础环境，可以提供基础部署环境、知识图谱本体构建管理、知识图谱抽取前端交互功能、知识图谱查询和计算服务、知识图谱存储，后台的系统管理和调度运维服务等组件提供工程化，提供知识图谱生产、存储和查询计算支撑能力。

/ 核心价值知识管理模式升级企业大量数据库数据、文档数据包含大量的知识，通过知识图谱管理平台可以完成散乱的数据按照知识三元组体系进行标准化组织，这些组织方式更方便进行知识应用知识生效效率提升产品提供了针对企业结构化、半结构化和非结构化的流式和离线数据知识三元组抽取能力，内置预训练模型，工具界面化，实施配置化，相比传统三元组抽取效率提升50%以上。

支撑多维智能应用人类智慧在于把日常所有的信息以神经元和突触进行存储和神经网络计算，而基于知识图谱的实例化数据，把企业业务信息给到计算机，利用深度学习等算法，可以不断创新新的AI应用/ 相关案例国家电网有数千份制度标准文档数据，这些文档是日常员工作业必须遵循和参考的作业标准和规范，传统的方式存在获取不便、记忆难和查询应用不编等问题。

针对这些问题，开展制度标准智能管理体系项目建设，依托人工智能NLP、知识图谱等技术，利用知识图谱管理平台快速构建知识图谱库，开发7大主体功能和3个其他功能提供智能搜索、多轮问答、智能推荐、差异分析等智能应用引擎，为变压器检修、供电抢修等场景提供智能化应用支撑。

应用PC、APP两种方式呈现，通过电脑和手机为基层员工与管理人员提供智能化的应用平台，实现制度标准管理体系的智能化升级，提升制度标准应用便利性和质量水平，促进制度标准的普及应用。