知识图谱在现实中应用

知识图谱在医共体中的应用：疾病诊断助手：利用知识图谱建立病、症状、体征、检验、检查等表征之间的关联，实现对疾病的快速准确诊断。医学数据管理：利用知图谱整合医疗系统中的各类数据，包括病历、诊断、处方、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选GartnerSophon是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了、手术等信息，为医生提供完整的患者健康情况，并能够定期自动更新。优化医疗流程：利用知识图谱来分析患者的就诊流程，发现流程瓶颈和改进点，提高医疗效率和患者满意度。医疗智能问答：利用知识图谱建立学知识库，结合自然语言处理技术，实现患者咨询、医生智能辅助诊疗等功能。医学研究支持：利用知识图谱整合和分析大量的医学文献、临床试验数据等信息，为医学研究人员提供全面参考资料和分析工具，加速医学科研进程。健康管理

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知识图谱在医共体中的应用：疾病诊断助手：利用知识图谱建立病、症状、体征、检验、检查等表征之间的关联，实现对疾病的快速准确诊断。医学数据管理：利用知图谱整合医疗系统中的各类数据，包括病历、诊断、处方、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选GartnerSophon是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了、手术等信息，为医生提供完整的患者健康情况，并能够定期自动更新。优化医疗流程：利用知识图谱来分析患者的就诊流程，发现流程瓶颈和改进点，提高医疗效率和患者满意度。医疗智能问答：利用知识图谱建立学知识库，结合自然语言处理技术，实现患者咨询、医生智能辅助诊疗等功能。医学研究支持：利用知识图谱整合和分析大量的医学文献、临床试验数据等信息，为医学研究人员提供全面参考资料和分析工具，加速医学科研进程。健康管理

知识图谱在医疗行业也有着广泛的应用。可以构建医疗专家、医学文献、临床数据等知识库，用于描述医疗领域中的医学概念、实体及其之间的关系。医疗知识图谱可以为医学研究、临床决策和医疗管理提供支持。医疗知识图谱。星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了的应用场景：疾病诊断和治疗方案推荐：医疗知识图谱通过整合各种医学领域的数据和知识，为医生提供更加准确和个性化的临床决策支持。疾病预测和风险评估：医疗知识图谱可以为医疗机构和保险机构提供更加全面和准确服务质量。星环知识图谱平台星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多的客户画像和风险评估，帮助机构提高业务效率和服务质量。医学研究：医疗知识图谱可以为医学研究提供更加全面和精准的医学知识和数据支持，帮助研究人员更好地发现疾病的机制和治疗方法。药物研发和推广：医疗知识图谱

全面分析，为制定营销策略和决策提供有力支持。知识图谱在融营销场景中的应用可以帮助金融机构更好地了解客户、提高运营效率，从而实现更精准、个性化的营销。星环知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的知识图谱知识图谱在金融营销场景中有许多应用，以下是其中几个场景：客户画像与个性化营销：通过构建知识图谱，可以对客户的个人信息、兴趣爱好、消习惯等进行综合分析，帮助金融机构了解客户需求、预测其未来行为，并为成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner平台Sophon是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维客户提供个性化的产品与服务。产品推荐与销售：通过分客户的投资偏好、风险承受能力等因素，知识图谱可以为客户提供针对其需求的投资产品推荐，提高销售效率和客户满意度。舆情分析与危机管理：金融机构可以通过知识图谱

全面分析，为制定营销策略和决策提供有力支持。知识图谱在融营销场景中的应用可以帮助金融机构更好地了解客户、提高运营效率，从而实现更精准、个性化的营销。星环知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的知识图谱知识图谱在金融营销场景中有许多应用，以下是其中几个场景：客户画像与个性化营销：通过构建知识图谱，可以对客户的个人信息、兴趣爱好、消习惯等进行综合分析，帮助金融机构了解客户需求、预测其未来行为，并为成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner平台Sophon是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维客户提供个性化的产品与服务。产品推荐与销售：通过分客户的投资偏好、风险承受能力等因素，知识图谱可以为客户提供针对其需求的投资产品推荐，提高销售效率和客户满意度。舆情分析与危机管理：金融机构可以通过知识图谱

知识图谱在银行业的应用主要包括以下几个方面：金融风控和合规：银可以利用知识图谱来构建客户关系图，将客户的个人信息、交易记录、贷款信息等结构化和非结构化数据进行整合和分析，从而提供更准确的风险评估和合、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner网络等多维度数据进行整合和分析，从而更准确地评估客户的信用风险，提高信贷决策的准确性和效率。通过应用知识图谱技术，银行能够更全面、准确地了解客户和市场，提供个性化的金融服务，提高风控能力和业务效率、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了规管理，例如发现关联交易和反洗钱行为。客户关系管理：知识图谱可以帮助银行建立客全貌，将客户的个人信息、资金流动、交易偏好等多种数据进行关联和分析，从而更好地了解客户需求，提供个性化的服务和产品推荐

知识图谱在金融风控行业应用可以起到以下作用：提高金融风险预警能力：通过构建金融风险知识图谱模型，将金融风险信息关联起来，通过数据挖掘技术实现对金融风险的预测和预警优化风控模型：知识图谱能够将金融产品防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性、相关政策、金融术语等关键信息整合在一起，方便客户快速获取金融知识，提高客户对金融产品的了解程度和使用体验。提升金融机构业绩：借助知识图谱能够开展智能客户推荐、精准营销等活动，进一步提升金融机构业绩。加强对金融诈骗的监控：知识图谱能够将金犯罪人员、银行卡恶意使用、虚假交易等行为关联起来，实现对金融诈骗的监控与防范。星环知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon是一款覆盖

知识图谱在银行业的应用主要包括以下几个方面：金融风控和合规：银可以利用知识图谱来构建客户关系图，将客户的个人信息、交易记录、贷款信息等结构化和非结构化数据进行整合和分析，从而提供更准确的风险评估和合、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner网络等多维度数据进行整合和分析，从而更准确地评估客户的信用风险，提高信贷决策的准确性和效率。通过应用知识图谱技术，银行能够更全面、准确地了解客户和市场，提供个性化的金融服务，提高风控能力和业务效率、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了规管理，例如发现关联交易和反洗钱行为。客户关系管理：知识图谱可以帮助银行建立客全貌，将客户的个人信息、资金流动、交易偏好等多种数据进行关联和分析，从而更好地了解客户需求，提供个性化的服务和产品推荐

管理的效率和可靠性。知识图谱在供应链中的应用可以帮助实现供应链的智能化、高效化和可持续发展，提升供应链整体运作效果。星环知识图谱平台-Sophon星环知识图谱软件（Sophon）是一站式知识全生命周期的供应链是指从原材料供应商到终消费者之间的一连串活动和流程。知识图谱在供应链中的用场景主要包括以下几个方面：物料管理：知识图谱可以对物料、产品以及相关属性进行建模和分析。通过建立物料的知识图谱，可以管理平台，是一款集知识的建模、抽取、融合、存储、计算、推理以及应用为一体的知识图谱产品。本平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储、分布式图计算以及多维度的图谱分析。实现对物料的全面追溯、属性关联分析、相似物料推荐等功能，从提高物料管理的效率和精确度。供应商管理：通过建立供应商的知识图谱，可以对供应商的信用、资质、业务关系等进行建模和分析。通过知识图谱的推理功能，可以实现供应商的智能匹配、评估和选择，从而提高供应商管理的效率和质量。订单管理：知识图谱可以对订单的各个环节进行建模和分析，包括订单的生成、分配、跟踪和交付等。通过知识图谱的推理和预测功能，可以实现订单

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...