知识图谱结构和适用场景

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：什么是时序知识图谱？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。它扩展了传统知识图谱，能够更好地符合实际应用场景，挖掘出更多有用的知识。问：时序知识图谱的可以用于智能问答和信息提取等。问：时序知识图谱与静态知识图谱的主要区别是什么？时序知识图谱与静态知识图谱的主要区别在于时序知识图谱加入了时间维度，能够记录事物在时间轴上的关系和演化过程。这使得时序知识图谱能够更好地符合实际应用场景，挖掘出更多有用的知识。融合等方面的技术。时序知识图谱需要深度存储，并支持高效的查询。时序知识图谱的应用场景非常广泛，例如金融、医疗、自然语言处理等方面都有着广泛的应用。在金融领域，时序知识图谱可以应用于金融风险控制、个性化组，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

，适用于规模数据的存储和查询。知识图谱是一种用图形方式表示知识的结构，它包含了实体、属性和关系的信息，但不同于知识库的是，知识图谱是基于本体论的，可以从不同的角度描述实体和关系之间的丰富语义信息。知识图谱可以作为知识管理、自然语言理解、推理和智能应用的基础，也可以帮助人们快速了解各种领域知识的复杂关系。知识库和知识图谱都是将知识整合和表示的有效方式，但是它们的表示方式和应用场景不同。星环知识图谱平台知识库和知识图谱是两种不同的知识表示形式。知识库是一种结构化的数据存储库，包含了关于一个特定领域的实体属性和关系的信息，并提供了对这些信息的查询和更新。知识库可以使用关系型数据库或图数据库来实现科技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，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStartups，GreaterChina》；参编知识图谱领域首项国际标准IEEEP2807

，适用于规模数据的存储和查询。知识图谱是一种用图形方式表示知识的结构，它包含了实体、属性和关系的信息，但不同于知识库的是，知识图谱是基于本体论的，可以从不同的角度描述实体和关系之间的丰富语义信息。知识图谱可以作为知识管理、自然语言理解、推理和智能应用的基础，也可以帮助人们快速了解各种领域知识的复杂关系。知识库和知识图谱都是将知识整合和表示的有效方式，但是它们的表示方式和应用场景不同。星环知识图谱平台知识库和知识图谱是两种不同的知识表示形式。知识库是一种结构化的数据存储库，包含了关于一个特定领域的实体属性和关系的信息，并提供了对这些信息的查询和更新。知识库可以使用关系型数据库或图数据库来实现科技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，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStartups，GreaterChina》；参编知识图谱领域首项国际标准IEEEP2807

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：什么是时序知识图谱？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。它扩展了传统知识图谱，能够更好地符合实际应用场景，挖掘出更多有用的知识。问：时序知识图谱的可以用于智能问答和信息提取等。问：时序知识图谱与静态知识图谱的主要区别是什么？时序知识图谱与静态知识图谱的主要区别在于时序知识图谱加入了时间维度，能够记录事物在时间轴上的关系和演化过程。这使得时序知识图谱能够更好地符合实际应用场景，挖掘出更多有用的知识。融合等方面的技术。时序知识图谱需要深度存储，并支持高效的查询。时序知识图谱的应用场景非常广泛，例如金融、医疗、自然语言处理等方面都有着广泛的应用。在金融领域，时序知识图谱可以应用于金融风险控制、个性化组，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

知识图谱的应用场景非常广泛，以下是部分应用场景：搜索引擎：知识图谱可以为搜索引擎提供更多的上下文、语义信息和相关知识，提高搜索的效率和准确性。智能客服：知识图谱可以为智能客服提供更加准确、快速和控、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人性化的服务，帮助用户解决疑问和问题。自然语言处理：知识图谱可以为自然语言处理提供更多的语义信息和上下文背景，提高机器对自然语言的理解能力。智能推荐：知识图谱可以为推荐系统提供更加准确和个性化的推荐服务，帮助用户发现自己感兴趣的内容。数据挖掘：知识图谱可以帮助数据挖掘的过程更加智能化和自动化，从数据中挖掘出更有价值的信息。智能制造：知识图谱可以为智能制造提供更加高效和精准的生产管理和控制，提高制造的质量和效率。反洗钱和反欺诈：知识图谱可以通过整合多个数据源，建立客户信息的关联关系，以便实异常检测和风险评估，并在实时监控中发现更多的异常行为。公共安全：知识图谱可以整合多个数据源，建立事件和行为之间的

知识图谱的应用场景非常广泛，以下是部分应用场景：搜索引擎：知识图谱可以为搜索引擎提供更多的上下文、语义信息和相关知识，提高搜索的效率和准确性。智能客服：知识图谱可以为智能客服提供更加准确、快速和控、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人性化的服务，帮助用户解决疑问和问题。自然语言处理：知识图谱可以为自然语言处理提供更多的语义信息和上下文背景，提高机器对自然语言的理解能力。智能推荐：知识图谱可以为推荐系统提供更加准确和个性化的推荐服务，帮助用户发现自己感兴趣的内容。数据挖掘：知识图谱可以帮助数据挖掘的过程更加智能化和自动化，从数据中挖掘出更有价值的信息。智能制造：知识图谱可以为智能制造提供更加高效和精准的生产管理和控制，提高制造的质量和效率。反洗钱和反欺诈：知识图谱可以通过整合多个数据源，建立客户信息的关联关系，以便实异常检测和风险评估，并在实时监控中发现更多的异常行为。公共安全：知识图谱可以整合多个数据源，建立事件和行为之间的

知识图谱工具是一种帮助人们构建、存储和查询知识图谱的工具。知识图谱是一种以图形表示知识之间关联关系的数据结构，可以更好地组织和理解大量的复杂知识。知识图谱工具的应用范围十分广泛，下面具体介绍几个应用场景和病人数据结构化，并利用知识图谱的关联技术，提高医生或患者对医疗数据的理解和应用。知识图谱工具帮助人们构建、存储和查询知识图谱的工具，可用于各种领域的知识表示和推理。无论是社交网络分析、搜索引擎还是行业成功落地，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，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner：1、搜索引擎：在人们使用搜索引擎查找信息时，常常会出现主题不明确、关键词不准确、结果过于冗杂等情况。而利用知识图谱工具可以帮助搜索引擎更加准确地识别和理解用户的意图，并给出更加精确、符合用户需求提供更好的解决方案。4、金融风险管理：金融领域的风险管理涉及到多方面的数据、知识和规则，利用了知识图谱工具可以实现对金融风险的智能分析和预测。5、医疗领域：知识图谱工具在医疗领域的应用，主要是将临床知识

知识图谱的应用场景非常广泛，以下是部分应用场景：搜索引擎：知识图谱可以为搜索引擎提供更多的上下文、语义信息和相关知识，提高搜索的效率和准确性。智能客服：知识图谱可以为智能客服提供更加准确、快速和控、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人性化的服务，帮助用户解决疑问和问题。自然语言处理：知识图谱可以为自然语言处理提供更多的语义信息和上下文背景，提高机器对自然语言的理解能力。智能推荐：知识图谱可以为推荐系统提供更加准确和个性化的推荐服务，帮助用户发现自己感兴趣的内容。数据挖掘：知识图谱可以帮助数据挖掘的过程更加智能化和自动化，从数据中挖掘出更有价值的信息。智能制造：知识图谱可以为智能制造提供更加高效和精准的生产管理和控制，提高制造的质量和效率。反洗钱和反欺诈：知识图谱可以通过整合多个数据源，建立客户信息的关联关系，以便实异常检测和风险评估，并在实时监控中发现更多的异常行为。公共安全：知识图谱可以整合多个数据源，建立事件和行为之间的

知识图谱的应用场景非常广泛，以下是部分应用场景：搜索引擎：知识图谱可以为搜索引擎提供更多的上下文、语义信息和相关知识，提高搜索的效率和准确性。智能客服：知识图谱可以为智能客服提供更加准确、快速和控、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人性化的服务，帮助用户解决疑问和问题。自然语言处理：知识图谱可以为自然语言处理提供更多的语义信息和上下文背景，提高机器对自然语言的理解能力。智能推荐：知识图谱可以为推荐系统提供更加准确和个性化的推荐服务，帮助用户发现自己感兴趣的内容。数据挖掘：知识图谱可以帮助数据挖掘的过程更加智能化和自动化，从数据中挖掘出更有价值的信息。智能制造：知识图谱可以为智能制造提供更加高效和精准的生产管理和控制，提高制造的质量和效率。反洗钱和反欺诈：知识图谱可以通过整合多个数据源，建立客户信息的关联关系，以便实异常检测和风险评估，并在实时监控中发现更多的异常行为。公共安全：知识图谱可以整合多个数据源，建立事件和行为之间的

知识图谱的应用场景非常广泛，以下是部分应用场景：搜索引擎：知识图谱可以为搜索引擎提供更多的上下文、语义信息和相关知识，提高搜索的效率和准确性。智能客服：知识图谱可以为智能客服提供更加准确、快速和控、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人性化的服务，帮助用户解决疑问和问题。自然语言处理：知识图谱可以为自然语言处理提供更多的语义信息和上下文背景，提高机器对自然语言的理解能力。智能推荐：知识图谱可以为推荐系统提供更加准确和个性化的推荐服务，帮助用户发现自己感兴趣的内容。数据挖掘：知识图谱可以帮助数据挖掘的过程更加智能化和自动化，从数据中挖掘出更有价值的信息。智能制造：知识图谱可以为智能制造提供更加高效和精准的生产管理和控制，提高制造的质量和效率。反洗钱和反欺诈：知识图谱可以通过整合多个数据源，建立客户信息的关联关系，以便实异常检测和风险评估，并在实时监控中发现更多的异常行为。公共安全：知识图谱可以整合多个数据源，建立事件和行为之间的

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...

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。

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

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"}...

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...

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•...

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":...

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