多模态知识图谱 医学

多模态知识图谱的构建是指在知识图谱的基础上，融合多种模态的，如文本、图像、视频等，构建一个综合且丰富的知识图谱。这样的知识图谱能够更全面地表达和理解跨模态的数据关系，并能够支持更广泛的应用领域。下面是多模态知识图谱的构建过程的一般步骤：数据收集：收集多种模态的数据如文本、图像、视频等，并对数据进行预处理，如去除噪声、归一化等。实体识别与描述：利用自然语言处理技术对文本进行解析，识别实体并提取实体：利用融合后的多模态数据和相关的义信息，构建多模态知识图谱的图结构。可以使用图数据库来存储和查询这个知识图谱。知识推理与应用：基于构建好的多模知识图谱，进行知识推理和应用，如信息检索、问题回答、图像视频搜索等。多模态知识图谱的构建是一个复杂而庞大的任务，需要涉及多个领域的知识和技术。它需要有数据处理、自然语言处理、计算机视觉、知识图谱等方面的专业知识和技术支持。星环知识图谱平台知识图谱产品。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，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则

什么是多模态知识图谱？多模态知识图谱是一种基于多种数据源和模态信息进行建模的知识图谱，除了传统的文本、结构化数据和关系数据外，还包括图像、视频、音频等多种形式的非结构化数据。在多模态知识图谱中，每个实体和关系都可能包含不同的数据模态，这些数据之间通过共同的特征和属性进行关联和建模，可以更全面、更准确地描述复杂的现实世界。多模态知识图谱的建模过程需要包括多个方面，如数据融合、特征提取、实体识别和关联。多模态知识图谱在社交推荐、自动驾驶和智能问答等领域具有广泛的应用前景，可以提供更全面、更丰富的知识推荐和查询服务。星环科技知识图谱平台-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、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

什么是多模态知识图谱？多模态知识图谱是一种基于多种数据源和模态信息进行建模的知识图谱，除了传统的文本、结构化数据和关系数据外，还包括图像、视频、音频等多种形式的非结构化数据。在多模态知识图谱中，每个实体和关系都可能包含不同的数据模态，这些数据之间通过共同的特征和属性进行关联和建模，可以更全面、更准确地描述复杂的现实世界。多模态知识图谱的建模过程需要包括多个方面，如数据融合、特征提取、实体识别和关联。多模态知识图谱在社交推荐、自动驾驶和智能问答等领域具有广泛的应用前景，可以提供更全面、更丰富的知识推荐和查询服务。星环科技知识图谱平台-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、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

多模态知识图谱的构建是指在知识图谱的基础上，融合多种模态的，如文本、图像、视频等，构建一个综合且丰富的知识图谱。这样的知识图谱能够更全面地表达和理解跨模态的数据关系，并能够支持更广泛的应用领域。下面是多模态知识图谱的构建过程的一般步骤：数据收集：收集多种模态的数据如文本、图像、视频等，并对数据进行预处理，如去除噪声、归一化等。实体识别与描述：利用自然语言处理技术对文本进行解析，识别实体并提取实体：利用融合后的多模态数据和相关的义信息，构建多模态知识图谱的图结构。可以使用图数据库来存储和查询这个知识图谱。知识推理与应用：基于构建好的多模知识图谱，进行知识推理和应用，如信息检索、问题回答、图像视频搜索等。多模态知识图谱的构建是一个复杂而庞大的任务，需要涉及多个领域的知识和技术。它需要有数据处理、自然语言处理、计算机视觉、知识图谱等方面的专业知识和技术支持。星环知识图谱平台知识图谱产品。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，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则

医学知识图谱是通过机器学习和自然语言处理等技术，将医学知识组织成图谱结构，形成一个可视化和可查询的知识系统。医学知识图谱旨在将医学知识的碎片化信息整合起来，形成一种结构化的、语义化的知识表达形式，使得人们能够更方便地获取、理解和应用医学知识。医学知识图谱的构建过程通常包括以下个步骤：知识抽取：从医学文献、临床南、医学数据库等信息源中提取出医学知识的实体、关系和属性。知识表示：将抽取到的医学知识表示成图谱的形式，例如使用图结构表示实体之间的关系。知识融合：将来自不同数据源的医学识进行融合，消除重复和冲突。知识推理通过图谱的关系和规则进行推理、推断，生成新的医学知识。知识应用：将构建好的医学知识图谱应用到实际的临床决策、疾病预防和健康管理等领域，提供智能化的支持和辅助。医学知识图谱的应用可以涵盖多个方面，例如：临床决策支持：根据患者的临床信息和医学知识图谱，提供个性化的诊断和治疗建议。疾病预测和流行病学研究：通过医学知识图谱分析疾病发生和传播的模式，预测患病风险和制定预防策略。健康管理和个人化医疗：根据个人的基因组、临床记录和生活习惯等信息，为个体提供健康管理建议和个性化的治疗方案

医学知识图谱是通过机器学习和自然语言处理等技术，将医学知识组织成图谱结构，形成一个可视化和可查询的知识系统。医学知识图谱旨在将医学知识的碎片化信息整合起来，形成一种结构化的、语义化的知识表达形式，使得人们能够更方便地获取、理解和应用医学知识。医学知识图谱的构建过程通常包括以下个步骤：知识抽取：从医学文献、临床南、医学数据库等信息源中提取出医学知识的实体、关系和属性。知识表示：将抽取到的医学知识表示成图谱的形式，例如使用图结构表示实体之间的关系。知识融合：将来自不同数据源的医学识进行融合，消除重复和冲突。知识推理通过图谱的关系和规则进行推理、推断，生成新的医学知识。知识应用：将构建好的医学知识图谱应用到实际的临床决策、疾病预防和健康管理等领域，提供智能化的支持和辅助。医学知识图谱的应用可以涵盖多个方面，例如：临床决策支持：根据患者的临床信息和医学知识图谱，提供个性化的诊断和治疗建议。疾病预测和流行病学研究：通过医学知识图谱分析疾病发生和传播的模式，预测患病风险和制定预防策略。健康管理和个人化医疗：根据个人的基因组、临床记录和生活习惯等信息，为个体提供健康管理建议和个性化的治疗方案

多模态知识图谱是一种利用多种模态或方式来呈现知识的方法，通过图形化的实体和实体间的关系来表达知识。多模态知识图谱如何构建？明确知识图谱的目标和范围：首先，要明确知识图谱的目标，以及它所涵盖的知识范围。这有助于为知识图谱设计适当的结构和内容。收集和整理知识：然后，需要从各种来源收集和整理知识，包括文本、图像、视频、音频等模态。这个过程中，可能需要利用一些工具来帮助提取出实体和关系，并将它们整理成符合知识图谱结构的形式。设计知识图谱的结构：在明确了知识图谱的目标和范围后，需要设计其结构。这涉及到确定实体和关系的类型，以及它们在知识图谱中的表示方式。建立知识图谱：根据设计的结构，使用适当的工具来构建知识图谱。这可以通过编程实现，或者利用一些现有的知识图谱工具。测试和评估知识图谱：对知识图谱进行测试和评估，以确保其正常运行并满足需求。在测试过程中，可以通过查询来验证知识图谱的性能，并根据评估结果对其进行调整和优化。

多模态知识图谱是一种利用多种模态或方式来呈现知识的方法，通过图形化的实体和实体间的关系来表达知识。多模态知识图谱如何构建？明确知识图谱的目标和范围：首先，要明确知识图谱的目标，以及它所涵盖的知识范围。这有助于为知识图谱设计适当的结构和内容。收集和整理知识：然后，需要从各种来源收集和整理知识，包括文本、图像、视频、音频等模态。这个过程中，可能需要利用一些工具来帮助提取出实体和关系，并将它们整理成符合知识图谱结构的形式。设计知识图谱的结构：在明确了知识图谱的目标和范围后，需要设计其结构。这涉及到确定实体和关系的类型，以及它们在知识图谱中的表示方式。建立知识图谱：根据设计的结构，使用适当的工具来构建知识图谱。这可以通过编程实现，或者利用一些现有的知识图谱工具。测试和评估知识图谱：对知识图谱进行测试和评估，以确保其正常运行并满足需求。在测试过程中，可以通过查询来验证知识图谱的性能，并根据评估结果对其进行调整和优化。

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、多可以为药物研发提供更加全面和准确的药效数据和安全性信息，帮助企业提高研发效率和药品推广效果。医疗资源管理：医疗知识图谱可以为医疗机构提供更加精准和细致的医疗资源管理，帮助机构提高资源分配效率和医疗

多模态知识图谱是一种利用多种模态或方式来呈现知识的方法，通过图形化的实体和实体间的关系来表达知识。多模态知识图谱如何构建？明确知识图谱的目标和范围：首先，要明确知识图谱的目标，以及它所涵盖的知识范围。这有助于为知识图谱设计适当的结构和内容。收集和整理知识：然后，需要从各种来源收集和整理知识，包括文本、图像、视频、音频等模态。这个过程中，可能需要利用一些工具来帮助提取出实体和关系，并将它们整理成符合知识图谱结构的形式。设计知识图谱的结构：在明确了知识图谱的目标和范围后，需要设计其结构。这涉及到确定实体和关系的类型，以及它们在知识图谱中的表示方式。建立知识图谱：根据设计的结构，使用适当的工具来构建知识图谱。这可以通过编程实现，或者利用一些现有的知识图谱工具。测试和评估知识图谱：对知识图谱进行测试和评估，以确保其正常运行并满足需求。在测试过程中，可以通过查询来验证知识图谱的性能，并根据评估结果对其进行调整和优化。

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：

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。...

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"}...

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。

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

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":...

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

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•...

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...

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