知识图谱的公司有哪些

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知识图谱公司
知识图谱是近年来人工智能领域的热门技术之一,对于构建智能化系统和解决复杂问题具有重要意义。在众多知识图谱公司中,星环科技凭借自主研发的知识图谱平台Sophon,成为该领域的领先企业。Sophon覆盖营销、保险知识智能问答等场景中有着广泛的应用。在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中,星环科技也受到了行业的肯定。公司入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStartups,GreaterChina》,同时,公司还参与了知识图谱领域的国际标准制定,如参编知识图谱架构的国际标准IEEEP2807,以及中国电子技术标准化研究院出版的知识图谱标准化知识全生命周期,集知识的采集、建模、融合、存储、计算和应用为一体,为用户提供全面的知识图谱解决方案。Sophon平台支持低代码图谱构建,使得用户能够以更快速、高效的方式构建知识图谱。同时,平台还具、一致的知识图谱。平台还提供多形式知识计算和推理功能,通过对知识图谱中的数据进行分析和推理,帮助用户发现隐藏的模式和规律。除了具备技术上的优势,Sophon平台还从业务场景出发,积极沉淀金融、保险等
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知识图谱是近年来人工智能领域的热门技术之一,对于构建智能化系统和解决复杂问题具有重要意义。在众多知识图谱公司中,星环科技凭借自主研发的知识图谱平台Sophon,成为该领域的领先企业。Sophon覆盖营销、保险知识智能问答等场景中有着广泛的应用。在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中,星环科技也受到了行业的肯定。公司入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStartups,GreaterChina》,同时,公司还参与了知识图谱领域的国际标准制定,如参编知识图谱架构的国际标准IEEEP2807,以及中国电子技术标准化研究院出版的知识图谱标准化知识全生命周期,集知识的采集、建模、融合、存储、计算和应用为一体,为用户提供全面的知识图谱解决方案。Sophon平台支持低代码图谱构建,使得用户能够以更快速、高效的方式构建知识图谱。同时,平台还具、一致的知识图谱。平台还提供多形式知识计算和推理功能,通过对知识图谱中的数据进行分析和推理,帮助用户发现隐藏的模式和规律。除了具备技术上的优势,Sophon平台还从业务场景出发,积极沉淀金融、保险等

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知识图谱是近年来人工智能领域的热门技术之一,对于构建智能化系统和解决复杂问题具有重要意义。在众多知识图谱公司中,星环科技凭借自主研发的知识图谱平台Sophon,成为该领域的领先企业。Sophon覆盖营销、保险知识智能问答等场景中有着广泛的应用。在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中,星环科技也受到了行业的肯定。公司入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStartups,GreaterChina》,同时,公司还参与了知识图谱领域的国际标准制定,如参编知识图谱架构的国际标准IEEEP2807,以及中国电子技术标准化研究院出版的知识图谱标准化知识全生命周期,集知识的采集、建模、融合、存储、计算和应用为一体,为用户提供全面的知识图谱解决方案。Sophon平台支持低代码图谱构建,使得用户能够以更快速、高效的方式构建知识图谱。同时,平台还具、一致的知识图谱。平台还提供多形式知识计算和推理功能,通过对知识图谱中的数据进行分析和推理,帮助用户发现隐藏的模式和规律。除了具备技术上的优势,Sophon平台还从业务场景出发,积极沉淀金融、保险等

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知识图谱是近年来人工智能领域的热门技术之一,对于构建智能化系统和解决复杂问题具有重要意义。在众多知识图谱公司中,星环科技凭借自主研发的知识图谱平台Sophon,成为该领域的领先企业。Sophon覆盖营销、保险知识智能问答等场景中有着广泛的应用。在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中,星环科技也受到了行业的肯定。公司入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStartups,GreaterChina》,同时,公司还参与了知识图谱领域的国际标准制定,如参编知识图谱架构的国际标准IEEEP2807,以及中国电子技术标准化研究院出版的知识图谱标准化知识全生命周期,集知识的采集、建模、融合、存储、计算和应用为一体,为用户提供全面的知识图谱解决方案。Sophon平台支持低代码图谱构建,使得用户能够以更快速、高效的方式构建知识图谱。同时,平台还具、一致的知识图谱。平台还提供多形式知识计算和推理功能,通过对知识图谱中的数据进行分析和推理,帮助用户发现隐藏的模式和规律。除了具备技术上的优势,Sophon平台还从业务场景出发,积极沉淀金融、保险等

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知识图谱是近年来人工智能领域的热门技术之一,对于构建智能化系统和解决复杂问题具有重要意义。在众多知识图谱公司中,星环科技凭借自主研发的知识图谱平台Sophon,成为该领域的领先企业。Sophon覆盖营销、保险知识智能问答等场景中有着广泛的应用。在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中,星环科技也受到了行业的肯定。公司入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStartups,GreaterChina》,同时,公司还参与了知识图谱领域的国际标准制定,如参编知识图谱架构的国际标准IEEEP2807,以及中国电子技术标准化研究院出版的知识图谱标准化知识全生命周期,集知识的采集、建模、融合、存储、计算和应用为一体,为用户提供全面的知识图谱解决方案。Sophon平台支持低代码图谱构建,使得用户能够以更快速、高效的方式构建知识图谱。同时,平台还具、一致的知识图谱。平台还提供多形式知识计算和推理功能,通过对知识图谱中的数据进行分析和推理,帮助用户发现隐藏的模式和规律。除了具备技术上的优势,Sophon平台还从业务场景出发,积极沉淀金融、保险等

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知识图谱
、属性和关系。实体:实体是知识图谱的基本组成部分,是指一个具有明确定义的事物。在知识图谱中,实体可以包括一个人、一本书、一家公司等。实体可以有多个标识符,如名称、别名、描述和标签等。属性:属性是描述。知识图谱可以看作是具有语义的超链接的网络。在知识图谱中,节点代表实体/事物,例如人、公司、产品、地点等,边代表实体之间的关系。属性可以描述节点的特征,例如人的身高、公司的地址等。知识图谱可以用于描述知识图谱是一种描述实体之间关系的语义网络,它可以用于高效描述现实界中的关联关系。知识图谱可以更好地理解和利用数据,有助于信息发现、智能推荐和决策支持等方面。什么是知识图谱?知识图谱是一种结构化的、半各种类型的实体,例如人、组织、地点、事件、文化等。知识图谱的创建可以通过手动构建、半自动构建和自动构建等方式。当然,对于复杂的知识图谱,往往需要结合多种方式进行构建。知识图谱的构成知识图谱的构成包括实体、亲属关系、地理位置关系等。知识图谱的应用场景信息检索:知识图谱可以将非结构化或半结构化的数据转化为结构化的数据,从而可以更容易地描绘和查询实体之间的关系。在搜索引擎中,知识图谱可以用于好地理解和回答

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时序知识图谱,什么是时序知识图谱?
主要特点是什么?时序知识图谱的主要特点是将时间变量加入到三元组中,扩展了关系模型。其本质是一个多版本、多时刻的动态图谱,能够在时间轴上展示知识。问:建立时序知识图谱的关键环节有哪些?建立时序知识图谱的关键环节包括知识抽取、知识融合、存储与查询。知识抽取涉及实体识别、关系抽取和事件抽取等技术;知识融合包括实体链接、关系链接和属性融合等方面;存储与查询则需要深度存储和高效的查询能力。问:时序知识图谱在哪些时序知识图谱是一种以时间为轴心的图谱结构,用于记录事物在时间维度上的关系和演化过程。时序知识图谱是传统知识图谱的扩展,能够更好地符合实际应用场景,挖掘出更多有用的知识。时序知识图谱中的事实被称为三元组,每个三元组由主语、谓语和宾语构成,表示它们之间的关系。其主要特点是将时间变量加入到三元组中,扩展了这种关系模型。时序知识图谱的本质就是时间轴上的知识图谱,是一个多版本、多时刻的动态图谱。建立时序知识图谱是一个复杂且多阶段的过程,包括知识抽取、知识融合、存储与查询等环节。知识抽取技术是将数据转化为三元组的过程,可以包括实体识别、关系抽取、事件抽取等技术。知识融合技术包括实体链接、关系链接、属性

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领域知识图谱
领域知识图谱是面向某一特定领域的知识图谱,强调知识的深度,通常需要基于该行业的数据库进行构建。领域知识图谱可以帮助人们更好地理解某一特定领域的知识结构和内在联系,支持推理和分析,为研究和应用提供有价值的参考。领域知识图谱的应用范围非常广泛,如:辅助搜索:知识图谱可以提供更精准的语义搜索,通过关键词扩展和实体链接,能够搜索到更全面的信息。辅助问答:知识图谱可以用于问答系统,通过对问题的语义解析,匹配问句实体,能够提供更准确的答案。辅助大数据分析:在数据分析与决策过程中,知识图谱可以帮助理清各个因素之间的内在联系,提供更准确的决策支持。推荐计算:知识图谱可以用于推荐系统,通过概念层匹配,对用户行为进行分析,能够提供更个性化的推荐。可解释性人工智能:知识图谱可以帮助实现可解释性人工智能,通过对知识的表达和推理,能够更好地理解人工智能的决策过程。物联网设备互联:知识图谱可以帮助实现物联网设备的互联互通,通过统一的语义模型,能够更好地实现不同设备之间的信息交互。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是一款覆盖知识全生命周期,集知识的采集、建模、融合、存储、计算

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知识图谱
、属性和关系。实体:实体是知识图谱的基本组成部分,是指一个具有明确定义的事物。在知识图谱中,实体可以包括一个人、一本书、一家公司等。实体可以有多个标识符,如名称、别名、描述和标签等。属性:属性是描述。知识图谱可以看作是具有语义的超链接的网络。在知识图谱中,节点代表实体/事物,例如人、公司、产品、地点等,边代表实体之间的关系。属性可以描述节点的特征,例如人的身高、公司的地址等。知识图谱可以用于描述知识图谱是一种描述实体之间关系的语义网络,它可以用于高效描述现实界中的关联关系。知识图谱可以更好地理解和利用数据,有助于信息发现、智能推荐和决策支持等方面。什么是知识图谱?知识图谱是一种结构化的、半各种类型的实体,例如人、组织、地点、事件、文化等。知识图谱的创建可以通过手动构建、半自动构建和自动构建等方式。当然,对于复杂的知识图谱,往往需要结合多种方式进行构建。知识图谱的构成知识图谱的构成包括实体、亲属关系、地理位置关系等。知识图谱的应用场景信息检索:知识图谱可以将非结构化或半结构化的数据转化为结构化的数据,从而可以更容易地描绘和查询实体之间的关系。在搜索引擎中,知识图谱可以用于好地理解和回答

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领域知识图谱
领域知识图谱是面向某一特定领域的知识图谱,强调知识的深度,通常需要基于该行业的数据库进行构建。领域知识图谱可以帮助人们更好地理解某一特定领域的知识结构和内在联系,支持推理和分析,为研究和应用提供有价值的参考。领域知识图谱的应用范围非常广泛,如:辅助搜索:知识图谱可以提供更精准的语义搜索,通过关键词扩展和实体链接,能够搜索到更全面的信息。辅助问答:知识图谱可以用于问答系统,通过对问题的语义解析,匹配问句实体,能够提供更准确的答案。辅助大数据分析:在数据分析与决策过程中,知识图谱可以帮助理清各个因素之间的内在联系,提供更准确的决策支持。推荐计算:知识图谱可以用于推荐系统,通过概念层匹配,对用户行为进行分析,能够提供更个性化的推荐。可解释性人工智能:知识图谱可以帮助实现可解释性人工智能,通过对知识的表达和推理,能够更好地理解人工智能的决策过程。物联网设备互联:知识图谱可以帮助实现物联网设备的互联互通,通过统一的语义模型,能够更好地实现不同设备之间的信息交互。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是一款覆盖知识全生命周期,集知识的采集、建模、融合、存储、计算
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5.7 查询类操作
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"}...
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5.10 任务相关
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":...
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8 性能分析
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。...
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3.3 Cluster
OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...
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10 Hippo 运维
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•...
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1 Introduction
OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...
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5.3 写入类操作
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...
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5.18 全文检索
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。
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2 Quick Start
ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...
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5.8 查看集群信息
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: