知识管理知识图谱

知识图谱管理平台是一种用于构建、管理、查询和可视化知识图谱的技术工具。帮助企业和机构将分散的数据、文本和图像信息融合成一个连贯的知识图谱，并利用这个图谱提供智能化的推荐、搜索和自动化决策支持功能。知识图谱管理平台通常包含数据采集、实体识别、关系抽取、图谱构建、图谱存储和查询等功能，同时提供统一的数据接口和开放的API，方便应用开发人员在基础上进行二次开发和扩展。知识图谱管理平台主要的作用是将分散数据组织成一个有意义的整体，该整体可以在各种用中复用，包括自然语言处理、数据分析、智能推荐和机器学习等领域。此外，知识图谱管理平台还可以帮助企业构建自己的知识图谱应用系统，例如企业知识管理、电子商务、金融风险管理、智能出行等领域。知识图谱管理平台与传统的关系型数据库之间有很大的区别。传统的关系型数据库是基于表的结构，而知识图谱则是基于图的结构，它更适用于表示实体之间的关系和语义上的相似性。在知识图谱中，每个实体都是一个节点，每个关系则是一个有向边，这种图结构的表示方式可以更好地捕捉实体之间的复杂关系和上下文。知识图谱管理平台是一个数据驱动的、语义学导向的工具，可以帮助企业更好地管理和利用分散的

知识图谱管理系统是一种用于构建、维护和查询知识图谱的软件系统。它通常由从不同数据源收集和集成数据的数据抽取模块、将转换为可理解的知识表示的知识表示模块、以及支持查询和推理的查询和推理模块组成。知识图谱管理系统通常提供一组工具，使用户可以展示和分析知识图谱，例如数据可视化、统计分析、文本挖掘和器学习。知识图谱管理系统应用于诸如数据集成、数据挖掘、智能搜索和自然语言处理等领域。知识图谱管理系统的功能据库中，以支持高效的查询和推理。查询和推理：提供灵活和高效的查询和推理方法，以支持知识图谱的检索和解释。可视化和分析：提供可视化和统计分析工具，以帮助用户理解和分析知识图谱。知识图谱管理系统的应用范围非常广泛，可用于各种领域的信息流和知识管理，例如企业知识管理、医疗卫生、语义网、智能搜索、自然语言理解等。知识图谱管理系统已成为数据处理、知识管理和智能应用领域的重要技术。星环知识图谱平台通常包括以下方面：数据获取和集成：从不同数据源获取数据，并将其转为知识图谱中的可理解形式。知识表示：将获取的数据映射到知识图谱中的实体和关系，并生成相应的本体或模式。知识存储：将产生的知识图谱存储在数

多种应用。知识图谱工具是用于创建、管理和查询知识图谱的软件工具。知识图谱工具通常提供一系列功能，包括知识图谱的建模、数据导入、查询与分析等。知识图谱工具可以帮助用户使用图形化界面或编程接口来操作和使用知识图谱，从而实现对知识图谱的有效管理和利用。星环知识图谱平台-Sophon星环科技在知识图谱领域深耕多年，有着深厚的技术沉淀和积累，自主研发的知识图谱平台Sophon是一款覆盖知识全生命周期，集知识知识图谱是一种用于组织和表示知识的图形数据结构。知识图谱将现实世界的实体、概念、关系和属性以图形化方式进行建模的技术。知识图谱可以帮助人们更好地理解和获取知识，从而进行智能推理、问题解答和决策支持等的采集、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，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、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。知识图谱的目的在于将结构化数据、非结构化数据以及这些数据、实体之间的关联关系进行存储和表达。星环

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库中的信息构建而成，但不同的知识库可能对应不同的知识图谱结构。知识库通常用于存储和管理知识的具体内容，而知识图谱则更注重于知识的结构和组织方式。星环知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的知识图谱知识库和知识图谱是两个相关但不同的概念。知识库（KnowledgeBase）是指存储和组织知识的集合。它可以包含结构化和非结构化的信息，如事实、规则、定义、术语等。知识库通常用于存储特定领域的知识，以便人们可以查找和使用这些知识。知识图谱（KnowledgeGraph）是一种用于表示和组织知识的图状结构。它基于图论的概念，将知识表示为实体、属性和关系的网络。知识图谱通过将不同实体之间的关系建模，能够提供更丰富和深入的知识表示。知识图谱通常以图数据库的形式存储，并通过图数据库查询语言进行访问和查询。知识库是知识图谱的一种实现方式，知识图谱则更加注重于知识之间的结构和关联。知识图谱可以通过知识平台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

库中的信息构建而成，但不同的知识库可能对应不同的知识图谱结构。知识库通常用于存储和管理知识的具体内容，而知识图谱则更注重于知识的结构和组织方式。星环知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的知识图谱知识库和知识图谱是两个相关但不同的概念。知识库（KnowledgeBase）是指存储和组织知识的集合。它可以包含结构化和非结构化的信息，如事实、规则、定义、术语等。知识库通常用于存储特定领域的知识，以便人们可以查找和使用这些知识。知识图谱（KnowledgeGraph）是一种用于表示和组织知识的图状结构。它基于图论的概念，将知识表示为实体、属性和关系的网络。知识图谱通过将不同实体之间的关系建模，能够提供更丰富和深入的知识表示。知识图谱通常以图数据库的形式存储，并通过图数据库查询语言进行访问和查询。知识库是知识图谱的一种实现方式，知识图谱则更加注重于知识之间的结构和关联。知识图谱可以通过知识平台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

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管理欺诈识别、投资决策等金融应用。教育领域：知识图谱可以用于构建教育资源的智能检索系统，帮助学生和教师更好地获取和管理知识。以上只是知识图谱应用的一部分，随着技术的不断发展，将会有越来越多的领域应用到的关联和模式。企业知识管理：知识图谱可以用于构建企业的知识库，整合和共享企业内部的知识资源。医疗健康：知识图谱可以用于构建医疗领域的专家系统，辅助医生进行诊断和治疗决策。金融领域：知识图谱可以用于风险知识图谱是一种结构化的数据模型，用于表示和存储各种实体之间的关系和属性。知识图谱被广泛应用于个领域，包括搜索引擎、自然语言处理、数据分析、机器学习等。以下是知识图谱的一些典型应用域：搜索引擎优化：知识图谱可以帮助搜索引擎更好地理解用户的查询意图，提供精确的搜索结果。问答系统：知识图谱可以用于构建智能问答系统，根据用户的问题从图谱中检索相关信息并给出答案。自然语言处理：知识图谱可以用于语义分析和实体识别，提高自然语言处理系统的准确性和效率。推荐系统：知识图谱可以用于个性化推荐，根据用户的兴趣和行为构建用户画像，并推荐相关的产品或服务数据分析：知识图谱可以用于数据挖掘和分析，帮助用户发现数据之间

构建和管理知识图谱。通过图谱的可视化界面，可以快速地浏览和查询企业内部的知识资源。知识应用：利用企业知识图谱进行知识管理和知识应用。可以通过图谱的搜索功能和推荐引擎，帮助员工快速找到所需的知识资源；也可以通过图谱的关联分析和数据挖掘技术，发现知识之间的隐含关系和规律，帮助企业决策和创新。企业知识图谱的构建需要综合运用信息技术、知识管理和数据析等领域的知识和技术。同时，也需要考虑到企的具体情况和需求企业知识图谱是指对企业内部的知识进行整理、分类和建模，形成一个可视化知识网络。构建企业知识图谱有以下几个步骤：知识收集：收集企业内部的各类知识资源，包括文档、数据、专家经验等。可以通过企业内部的，将知识的属性、关系和结构进行抽象和表示。可以使用本体论来描述知识的概念、属性和关系，并使用图模型表示知识之间的关系。知识图谱构建：将建模后的知识以图谱的形式表示和展示。可以使用图数据库或知识图谱平台来，选择适合的建模方法和工具，确保知识图谱的质量和有效性。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、计算及应用

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...

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

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...

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。...

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...

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：

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"}...