llm知识库学习

知识库大模型是通过机器学习、自然语言处理等技术手段，将海量信息进行深度整合与加工，形成的具有智能分析、推理和预测能力的知识库系统。它以大模型为基础架构，融合了大量的专业知识和数据，能够对各种问题进行使用预处理后的数据对模型进行预训练和微调，使模型能够学习到语言的基础知识和专业领域的知识。知识库融合：将专业领域的知识库与大模型进行融合，使模型能够更好地理解和应用专业知识。可以通过知识图谱、实体链接解和推理知识，提高知识的应用效果和价值。强化学习与自适应能力：引入强化学习技术，使知识库大模型能够根据环境的反馈和奖励信号，不断调整自己的行为和策略，提高模型的自适应能力和决策能力。在面对复杂多变的信息，为用户提供个性化的知识推荐和解决方案，满足不同用户的多样化需求，提升用户体验。实时更新与维护：具备实时更新和自我优化的能力，可以及时获取最新的知识和信息，并将其融入到已有的知识库中，保证知识的等技术，将知识库中的知识与模型中的语言知识进行关联和整合。性能优化与评估：通过不断调整模型的参数、优化算法、增加数据量等方式，提高知识库大模型的性能和表现。同时，使用各种评估指标，如准确率、召回率

更广泛、更丰富的信息，包括文本、图像、音频等多种形式。检索与生成：借助深度学习技术和自然语言处理技术，实现对用户查询意图的自动识别和解析，将用户的自然语言查询转化为模型可理解的输入，并从知识库中检索相关关键问题，方便用户快速定位和解决主要问题。自动标签：能够自动完成标签任务，避免了传统知识库中人工维护标签体系耗时耗力且容易出现标签不一致的问题。应用场景教育领域：为学生提供个性化学习建议、智能辅导和自动大模型知识库是一种基于大规模预训练语言模型构建的新型知识库系统，它将大模型的强大语言理解和生成能力与知识库的知识储备和管理功能相结合，为用户提供更智能、高效和便捷的知识服务。以下是具体介绍：技术原理信息，生成自然语言回答。与传统知识库的区别知识表示与存储：传统知识库主要以结构化数据形式存储知识，如实体、属性、关系等；而大模型知识库采用非结构化文本数据，能处理更广泛的知识形式，如文本、图像、音频等。查询与检索：传统知识库依赖精确匹配或基于规则的语义分析检索信息，用户需准确表达查询意图并使用特定查询语句或关键词；大模型知识库则可自动识别和解析用户的自然语言查询意图，无需考虑特定语法或关键词

再局限于专家系统的规则集合，而是涵盖了各种结构化和非结构化的知识，像操作指南、案例分析、常见问题解答等，旨在为用户提供全面的知识服务，支持决策、解决问题和促进学习。类型大观在实际应用中，知识库主要分为知识库，是什么？定义剖析从专业角度来讲，知识库是用于知识管理的特殊数据库，它将知识以特定的知识表示方法进行表达、组织和存储，以便于有关领域知识的采集、整理以及提取。早期，知识库主要应用于专家系统，是专家系统中存放应用领域问题求解知识的集合，包含基本事实、规则和其它相关信息，这些知识多来源于领域专家或者从业者的经验教训。比如在医疗诊断专家系统中，知识库就存储着各种疾病的症状、诊断标准、治疗方法等知识，系统依据这些知识来对患者的病情进行诊断和给出治疗建议。随着技术发展和应用场景的拓展，如今的知识库已经演变成一个更为广义的概念，成为一种具有咨询性质的共享知识库，是组织或企业的知识资产集合地。它不内部知识库和外部知识库这两种常见类型，它们在功能和服务对象上有着明显的差异。内部知识库主要服务于企业或组织内部的员工，是员工之间协作和共享公司知识与信息的重要平台。这里面存放着公司内部的各种规章制度

AI知识库是一个集成了大量结构化和非结构化数据的存储系统，这些数据以特定的格式和逻辑关系被组织起来，为AI系统提供决策支持、问题解答、学习和推理的基础。主要特点知识的广泛性：涵盖多个领域和主题的知识快速缩小诊断范围，提高诊断准确率。同时，也可以为患者提供疾病预防、健康咨询等服务。教育辅导：为在线教育平台提供教学内容和辅导知识。根据学生的学科知识体系、学习进度、常见问题等构建知识库，实现个性化教学和智能辅导。例如在数学学习中，知识库可以提供不同难度的题目、解题方法、知识点讲解等内容。企业决策支持：为企业管理层提供市场分析、竞争对手情报、行业趋势等知识，帮助他们做出科学合理的决策。例如企业知识库中的财务数据、客户反馈、项目进度等信息，可以为企业的战略规划、资源配置等决策提供依据。，如医学知识库包含疾病诊断、治疗方案、药物信息等；法律知识库有法律法规、案例分析、法律条款解释等内容。结构化存储：将知识以逻辑清晰、易于检索的方式存储，常见的结构化形式有本体论，它通过定义概念、实例、关系等元素来构建知识体系。动态更新性：随着新知识的产生和旧知识的修正，知识库能够及时更新，保持知识的时效性和准确性。比如在科技领域，随着新技术的不断涌现，相关知识库会不断补充新的技术原理、应用案例等

技术实现上，平台深度融合了人工智能技术。自然语言处理技术实现了非结构化数据的智能解析，机器学习算法支持知识的自动分类和标签化，知识图谱技术则构建了知识间的语义关联。平台与现有系统的集成能力至关重要。通过API接口和中间件技术，知识库平台能够与企业ERP、CRM等业务系统无缝对接，实现知识的全流程贯通。企业级知识库平台：赋能组织智慧，驱动高效创新在数字经济时代，知识已成为企业核心的战略资产。企业级知识库平台作为知识管理的核心载体，正在重塑组织的运营模式和创新能力。这种平台不仅仅是简单的文档存储系统，而是一个集知识采集、组织、存储、共享和创新于一体的智能化生态系统。一、企业级知识库平台的核心价值企业级知识库平台通过结构化、智能化的知识管理，显著提升了组织运营效率。平台能够实现知识的快速检索和精准推送，将员工从繁琐的信息搜索中解放出来，专注于高价值工作。在降低运营成本方面，平台通过知识复用和共享，减少了重复劳动和资源浪费。在风险控制方面，知识库平台确保了组织知识的完整性和一致性，降低了因人员流动导致的知识流失风险。同时，平台通过权限管理和版本控制，有效保护了企业的核心知识资产。知识库平台对决策支持的价值尤为突出。通过整合多源数据，构建知识图谱，平台能够为管理者提供全面、准确的信息支持，提升

桥梁，连接着原始数据与智能应用，为机器学习提供养分，为决策分析提供依据。一个典型的知识库包含三个核心要素：实体、属性和关系。实体代表具体的事物或概念，属性描述实体的特征，关系则揭示实体之间的联系。这种个性化的学习资源推荐。二、知识库搭建的关键步骤知识获取是搭建知识库的起步。这个过程包括从文本、数据库、网络等多种来源收集信息。现代技术如网络爬虫、API接口等大大提高了知识获取的效率。但更重要的是对信息的挑战随着人工智能技术的发展，知识库正在向智能化方向进化。机器学习算法能够自动发现知识之间的潜在联系，自然语言处理技术使得知识库能够理解人类的自然语言查询。这些技术进步大大提升了知识库的实用价值。知识知识库搭建：从信息碎片到智慧拼图在信息爆炸的时代，数据以惊人的速度增长。知识库搭建就是将海量信息转化为结构化知识体系的过程，它不仅是简单的数据整理，更是构建数字时代智慧基石的关键工程。一、知识库：数字时代的智慧基石知识库是经过系统化整理、结构化存储的知识集合，它不同于简单的数据库，而是包含了概念、关系、规则等要素的完整知识体系。在人工智能、大数据分析等领域，知识库发挥着不可替代的作用。它就像一座

大型语言模型（LLM，LargeLanguageModel）是一种基于深度学习技术的语言处理模型，其核心是通过对大量语料库的学习，来理解和生成自然语言文本。LLM被广泛应用于自然语言处理、语音识别，LLM可以掌握丰富的语言知识和信息。深度学习技术：LLM采用深度学习技术，通过多层的神经网络结构，对语言文本进行编码和解码，实现自然语言的理解和生成。自回归和预训练：LLM通常采用自回归模型和预训练方法。自回归模型使得LLM可以逐词生成文本，而预训练方法则通过对大量无监督数据进行训练，使得LLM可以更好地理解和生成自然语言文本。生成高质量文本：由于LLM学习了大量的语言知识和信息，因此可以生成高质量、机器翻译等领域，是当前人工智能领域的重要研究方向之一。LLM的主要特点包括：大规模数据：LLM的训练数据通常来自于互联网、文献、书籍、新闻等多种渠道，数据量达到数十亿甚至更多。通过对这些数据的训练的文本，包括摘要、翻译、创作等。同时，LLM还可以根据用户输入的上下文信息，进行智能问答、情感分析等任务。LLM的应用非常广泛，包括：自然语言处理：LLM被广泛应用于自然语言处理任务，如文本分类、实体

）工作原理大揭秘知识库智能搜索问答的工作原理是一个融合多种先进技术的复杂过程，其核心在于将自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）等技术巧妙融合，从而实现对用户问题的精准理解、高效检索以及准确回答。当用成本。在员工培训场景中，企业可以利用知识库智能搜索问答为员工提供随时随地的学习支持，员工在工作中遇到问题时，可以快速查询相关的知识和解决方案，无需等待集中培训，提高了员工的工作能力和效率。上，这一数据直观地反映出我们在获取知识时所面临的困境。在这样的背景下，知识库智能搜索问答技术应运而生，它宛如一把神奇的钥匙，为我们打开了知识宝库的大门，让获取知识变得更加高效、精准。与传统搜索方式相比，知识库智能搜索问答有着本质的区别。传统搜索就像是在堆满书籍的图书馆里，仅凭借书籍的目录和关键词来寻找信息，往往难以精准定位到我们真正需要的内容。而知识库智能搜索问答则像是拥有一位博学的图书管理员用户的意图，例如判断这是一个关于历史事件的问题，还是关于科学原理的问题。完成对问题的理解后，系统会根据问题的关键词、语义信息等，在庞大的知识库中进行检索。这个知识库就像是一个巨大的图书馆，里面存储着海量

借助知识库，优化公司数字资产管理策略在数字化转型加速的当下，公司积累的各类数字资产呈爆炸式增长，如何高效管理这些资产，挖掘其价值，成为企业面临的关键挑战。知识库作为知识管理的核心工具，为加强公司数字方式，为数字资产在知识库中的有序存储和快速检索奠定基础。二、实现数字资产的知识化录入元数据提取与标注：在将数字资产录入知识库时，提取关键元数据，如资产名称、创建时间、作者、所属项目等，并进行详细标注。这些元数据不仅有助于资产的分类管理，还能为后续的搜索和分析提供关键信息。知识关联与拓展：对于重要的数字资产，挖掘其与其他相关知识的联系，如引用的理论、涉及的项目案例等。在知识库中建立这些关联关系，形成知识网络，使员工在查阅资产时能够获取更全面的背景信息和知识拓展。三、利用知识库实现高效检索与共享智能搜索功能：借助知识库强大的搜索算法，支持员工通过关键词、标签、元数据等多种方式快速检索所需数字资产资产的安全，同时鼓励在授权范围内的知识共享，促进跨部门协作和知识传播。四、基于知识库的数字资产更新与维护版本管理：对于经常更新的数字资产，如业务流程文档、技术规范等，利用知识库的版本管理功能，记录每次

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，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，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

图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势，以下是几点常见的优势：灵活的数据模型：图数据库支持灵活的数据模型，可以存储复杂的实体类型和其之间的关系，如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力：图数据库通过树状遍历方式遍历关系，使用广度优先搜索和深度优先搜索算法，提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力：图数据库处理大规模图数据的效率更高，能够对图数据进行快速存储、索引和查询，降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景：图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景，更加专注于应用场景的需求，为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持：图数据库支持多种语言，为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式...

图数据库是一种特殊的数据库管理系统，可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言，图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的，相比于传统的关系数据库（RDBMS），图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题，有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点（节点表示具体的数据）和边（边表示节点之间的生物关系）组成的图，这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性，这些属性包含了数据的详细信息，比如名称，性别，地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式，具有更加完整的信息和语义，可以用于多种领域，如社交网络，交通规划，生物医学等，因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统，图数据库拥有以下优点：应对复杂性：图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据，可以通过在图形结构中表示数据之间的联系，从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库，图形数据的可视化更加清晰有条理，能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性：图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作，而且查询时不需要太多的连接，所以具有更高的查询效率。例如，在社交网络中，图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...

TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具，提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力，能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率，更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件，助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow，该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具，针对数据开发场景，提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力，帮助企业将数据归集到数据湖仓，完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势：分布式架构设计，可支持PB级别的数据平台建设，支持日均十万级任务调度，性能可扩展；支持SQL关键词和SQL片段推荐，数据开发知识积累，智能化持续优化开发体验和开发效率；基于大数据平台计算能力提供数据转换能力，避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件，...

星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验，能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座，实现海量数据实时接入及应用。在方案中，所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre，关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库，非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模，将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中，形成DWD和DWS层。并在ArogDB中，面向应用分析，构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术，一个是“序关分析”，举个例子，我们在做故障预警算法开发的过程中，需要提取故障特征，通过历史设备台账数据（一般存在关系型数据库），把所有设备的故障开始时间、故障结束时间，故障类型等拿出来，关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值，这些值要提取出来，作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体，按照上面的例子，训练完模型后，需要部署在实时计算引擎上，与离线库中的档案数据表等，构建实时故障预警模型，对同...

数字经济时代，边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座，正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索，研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。设备数据管理：平台支持超过20种标准的设备协议，用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台，并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署：平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架，通...

图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构，并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比，图数据库具有以下独有的优势：高效处理复杂关系：图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性，而关系型数据库则需要多表关联，从而开销比较大。更加贴合业务需求：图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求，更好的反映业务中的关系复杂性，同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展：作为新型数据库，图数据库基于跨平台开源软件，并且基于标准语言，可以并行处理，易于拓展。更好的查询性能：图数据库采用以图形方式存储的数据，查询性能快，即使在数据量较大时，图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序：图数据库的特性，同时也增加了更多的应用程序，这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数...

星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor，基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图，发现潜在风险，并监控企业重要数据的合规使用；同时，也能对企业敏感数据进行分类分级，通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护，防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。五大核心能力：分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一，敏感数据识别与分类分级，帮助企业全面梳理敏感资产，并绘制分类分级资产地图。Defensor内置的分类分级标准参照，涵盖了多个行业法律法规，并与律师深度合作探讨，共同落实了大量规则；基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式，自动扫描全局敏感数据，提供定时敏感识别扫描任务。第二，提供数据脱敏和水印等能力，让敏感数据可以脱敏后服务业务，并在发生泄露后可以追踪溯源。平台预置多种脱敏算法，开箱即用，满足不同场景，不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时，支持在数据集中嵌入水印，当数据发生泄漏后，...

分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库，适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算，实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据，节点和边可以拥有自定义的属性，支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成，每个节点负责存储和处理一部分数据，互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库，兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构，提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时，在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级，并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级，可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式，TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...

AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件，为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能，实现高效智能运维的目标，充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时，通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题，但与此同时，产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作，对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现，资源不够及时扩容，出现故障迅速修复，以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件，那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识，极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口，传统的查询运维难以完成指标数据的可视化，极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下，自动化监控难以实现，无...

近年来，图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业，星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时，作为一家深入图计算领域多年的公司，星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB，StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。另外，StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法，同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本，在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...