知识模型哪些公司

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，平台还具备智能化知识抽取功能，能够从大量的文本数据中自动提取出结构化的知识，并将其与已有的知识进行融合。Sophon平台还具备多模态知识存储与融合的能力，能够处理不同形式、不同来源的知识数据，并将其融合为一张全面

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，为加强公司数字资产管理提供了新的思路和方法。一、建立数字资产分类体系梳理资产类型：全面盘点公司的数字资产，包括文档资料（如合同、报告、方案等）、多媒体素材（图片、视频、音频）、代码库、数据模型等。按照资产的性质方式，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

知识抽取与大模型大模型时代的到来为知识抽取技术带来了革命性的变革。传统知识抽取主要依赖规则和统计方法，需要大量人工特征工程，而基于大模型的知识抽取展现出前所未有的强大能力。大模型凭借其海量参数和强大的语义理解能力，能够直接从文本中识别和提取结构化知识，大大降低了知识工程的门槛。大模型在知识抽取中的优势主要体现在三个方面。首先，大模型具备强大的上下文理解能力，可以准确识别文本中隐含的实体关系和事件结构。例如，在抽取"某公司收购另一公司"这类复杂事件时，大模型能够理解不同表述方式背后的相同语义。其次，大模型具有出色的泛化能力，经过适当微调后可以适应不同领域和任务，减少领域适配的工作量。第三，大模型支持端到端的知识抽取，将传统的多步流程（如命名实体识别、关系抽取、事件抽取等）统一到一个框架中，简化了系统架构。基于大模型的知识抽取通常采用以下技术路线。第一种是微调方法，在大模型基础上使用标注数据进行有监督微调，使其适应特定知识抽取任务。第二种是提示学习方法，通过设计合适的提示模板，引导大模型直接输出结构化知识。第三种是参数高效微调方法，只需调整少量参数即可获得良好效果。这些方法各有优劣，需要

分布式向量数据库Hippo、大模型预训练微调工具SophonLLMOps及自动化知识库构建工具TKS。预训练大模型方面，发布了金融大模型星环无涯（Infinity）和数据分析大模型星环求索（SoLar）。用户可以通过星环科技自动化知识工程、多模态数据处理等技术，有效降低企业构建自有大模型应用的门槛，并不断促进我国大模型生态的持续繁荣。星环科技大模型产品目前已经在政府、金融、运营商、制造、能源等多个星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。在大模型领域，星环科技发布了一系列的工具产品供用户使用，助力企业抓住大模型时代的新机遇。工具链方面，发布了大模型外挂存储行业有诸多落地案例。同时星环科技积极参与行业共建，为中国大模型生态发展贡献智慧力量。星环科技参编了国内首个金融行业大模型标准——《面向行业的大规模预训练模型技术和应用评估方法第1部分：金融大模型》，为10家单位联合发起的中国大模型语料数据联盟，致力于做好数据资源“开发者”。此外星环科技在大模型领域也收获了一系列荣誉奖项：入选“2023中国人工智能大模型企业50强”、星环科技无涯金融大模型

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：技术原理与架构核心引擎：以大规模预训练语言模型，利用其对自然语言的理解和生成能力来处理用户的查询和提供答案。知识存储：采用非结构化文本数据的形式，通过自然语言处理技术将知识转化为模型可以理解的格式，能够容纳更广泛、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

知识图谱到底是什么？语义网络是一种以网络格式表达人类知识构造的形式，是一种用实体及其语义关系来表达知识的有向图。而知识图谱是一种基于图的数据结构，是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间关联关系的和事件，并从关系的角度将这些信息有机整合在一起。关键的是，它能够基于一定的知识推理为AI的可解释性带来全新的一个视角。因此，知识图谱是认知智能底层的一种必要支撑。02知识图谱构建的基本流程有哪些？知识，有两种存储方式。一种是通过资源描述框架RDF进行存储。还有一种是使用图数据库（我们公司的StellarDB）。现在常用图数据库存储，由于知识图谱的网络可能涉及到上亿的节点，有时甚至几十亿，传统的数据库企业级知识图谱落地带来便利Sophon是一站式知识图谱构建和分析应用平台。为图谱模式定义（包含蓝图定义和本体定义）、知识抽取（从文本标注、模型训练到事件-实体-关系抽取）、知识融合（实体链接、实体合并、时序分析5、智能搜索，支持单个实体和批量实体的快速查询6、文本标注组件KGAnno，支持实体、关系和文本分类3种标注任务7、全图探索，提供3D大图展示06知识图谱的典型使用场景有哪些？金融反洗钱场景

知识抽取模型知识抽取模型是从文本数据中自动识别和提取结构化知识的算法实现，是知识抽取系统的核心组件。随着人工智能技术的发展，知识抽取模型经历了从规则系统到统计模型再到神经网络的演进过程，性能不断提升。传统知识抽取模型主要基于监督学习框架。线性链条件随机场（Linear-chainCRF）是命名实体识别的经典模型，通过建模标签序列的依赖关系提高预测准确性。支持向量机（SVM）常用于关系分类任务，利用核函数处理非线性特征。这些模型依赖人工设计的语言特征，如词形、词性、句法路径等，特征工程的质量直接影响模型效果。神经网络模型开启了知识抽取的新阶段。循环神经网络（RNN）及其变体LSTM、GRU能够可以自动学习文本表示，减少了特征工程的工作量。预训练语言模型是目前最先进的知识抽取模型架构。基于Transformer的大规模预训练模型如BERT、GPT等，通过自监督学习获得通用的语言理解能力，经过可以共享底层表示，提高数据利用效率。模型优化方向包括：架构创新，如设计更高效的注意力机制；训练策略改进，如课程学习和对抗训练；知识注入，将外部知识融入模型参数；以及压缩技术，如量化和剪枝，以降低部署成本

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、F1值等，对模型的性能进行评估和测试，确保模型的质量和可靠性。发展趋势跨领域融合：随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，知识库大模型将实现跨领域的深度融合，打破不同领域之间的知识壁垒，为更多复杂的跨领域问题提供综合性的解决方案。与知识图谱的深度结合：知识图谱能够以结构化的方式表示知识，与知识库大模型的结合将使知识的表示和应用更加丰富和准确。通过知识图谱的实体、关系等信息，知识库大模型可以更好地理

企业知识产权模型企业知识产权模型是系统化管理企业知识资产的理论框架和方法体系，主要包括以下核心内容：知识产权分类体系是模型的基础架构，将企业知识资产划分为专利、商标、著作权、商业秘密等法定类型。针对每类知识产权建立专门的管理流程和保护策略，例如专利申请流程、商标维护机制和商业秘密保护制度。分类体系应与企业业务结构相匹配，反映不同业务单元的知识产权特点。价值评估模型量化知识产权的经济贡献，包括成本法、市场法和收益法三种主要方法。成本法核算知识产权的研发和维护投入；市场法参考类似资产的交易价格；收益法预测知识产权带来的未来现金流。综合评估模型结合多种方法，考虑法律状态、技术先进性和市场前景等因素策略。风险预警机制持续跟踪法律环境和竞争态势变化。运营管理模型优化知识产权的商业化应用。许可经营模式规范技术授权流程和收益分配；作价投资机制支持知识产权资本化；质押融资拓展资产利用方式。运营决策需平衡短期收益和长期战略价值，建立科学的评估审批流程。信息化管理平台是模型落地的技术支撑。系统功能包括知识产权档案管理、时限监控、费用管理和统计分析。工作流引擎规范申请、维护和运营流程；智能分析模块提供决策

大模型知识库是基于大语言模型的智能系统，用于整合企业内部的各类信息资源，如文档、数据、专业知识等，形成结构化的知识体系。这些知识库能够支持智能问答、文档检索、决策支持等功能，帮助企业提高效率和决策质量。技术应用：大模型知识库结合了人工智能技术，如自然语言处理（NLP）、检索增强生成（RAG）等，能够理解和生成高质量的文本内容，适应企业特定业务场景。数据来源：知识库的数据来源多样，包括企业内部文档：不同企业根据自身需求构建知识库，例如制造业企业通过收集高频问题和答案进行训练，以优化生产流程；金融企业则可能利用知识库提升风险管理和客户服务。平台支持：市场上有多种工具和服务平台支持大模型知识库的搭建和管理。、在线资料、行业报告等，通过文本拆分、向量化等处理方式转化为模型可理解的形式。功能作用：除了提供快速准确的查询服务外，还能用于培训、客户服务、内部协作等多个方面，提升员工工作效率和客户满意度。企业实践

在边缘计算领域，星环科技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。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库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。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB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...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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，构建明日数据世界。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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，形成了大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，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，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，形成了大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...