银行业知识图谱

知识图谱在银行业的应用主要包括以下几个方面：金融风控和合规：银可以利用知识图谱来构建客户关系图，将客户的个人信息、交易记录、贷款信息等结构化和非结构化数据进行整合和分析，从而提供更准确的风险评估和合规管理，例如发现关联交易和反洗钱行为。客户关系管理：知识图谱可以帮助银行建立客全貌，将客户的个人信息、资金流动、交易偏好等多种数据进行关联和分析，从而更好地了解客户需求，提供个性化的服务和产品推荐，增强客户满意度和忠诚度。产品推荐和营销：通过构建产品知识图谱，银行可以根据客户的历史交易、偏好和风险承受能力，为客户提供符合其需求的产品推荐，提高销售效率和销售额。智能投资顾问：基于知识图谱的智能投资顾问可以帮助客户进行投资组合管理，根据客户的风险偏好、收入水平和投资目标等因素，给出个性化的投资建议和风险评估，提高投资回报和降低风险。信贷风险控制：银行可以利用知识图谱将客户的个人信息、财务数据、社交网络等多维度数据进行整合和分析，从而更准确地评估客户的信用风险，提高信贷决策的准确性和效率。通过应用知识图谱技术，银行能够更全面、准确地了解客户和市场，提供个性化的金融服务，提高风控能力和业务效率

知识图谱在银行业的应用主要包括以下几个方面：金融风控和合规：银可以利用知识图谱来构建客户关系图，将客户的个人信息、交易记录、贷款信息等结构化和非结构化数据进行整合和分析，从而提供更准确的风险评估和合规管理，例如发现关联交易和反洗钱行为。客户关系管理：知识图谱可以帮助银行建立客全貌，将客户的个人信息、资金流动、交易偏好等多种数据进行关联和分析，从而更好地了解客户需求，提供个性化的服务和产品推荐，增强客户满意度和忠诚度。产品推荐和营销：通过构建产品知识图谱，银行可以根据客户的历史交易、偏好和风险承受能力，为客户提供符合其需求的产品推荐，提高销售效率和销售额。智能投资顾问：基于知识图谱的智能投资顾问可以帮助客户进行投资组合管理，根据客户的风险偏好、收入水平和投资目标等因素，给出个性化的投资建议和风险评估，提高投资回报和降低风险。信贷风险控制：银行可以利用知识图谱将客户的个人信息、财务数据、社交网络等多维度数据进行整合和分析，从而更准确地评估客户的信用风险，提高信贷决策的准确性和效率。通过应用知识图谱技术，银行能够更全面、准确地了解客户和市场，提供个性化的金融服务，提高风控能力和业务效率

行业知识图谱是基于某个特定行业领域的知识图谱。通常涵盖了该行业相关实体事件、关系、属性等方面的知识，可以用于行业信息的整合和分析。通过行业知识图谱，人们可以更快地了解该行业的发展历程、市场竞争情况、发展趋势等方面的信息，为科学决策提供基础。构建行业知识图谱工具星环知识图谱平台-Sophon知识图谱作为机器认知智能实现的基础之一，是人工智能的重要组成部分。星环科技在知识图谱领域深耕多年，有着深厚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。星环科技近期也推出了结合知识图谱、图数据库和向量大模型的问答系统，企业基于具体的行业知识语料，可快速构建更精通特定行业知识的领域大模型，打造具备高效人机交互的业务应用。同时星环科技积极参与行业共建，此前还参编了知识图谱领域首项国际标准IEEEP2807《知识图谱架构》、中国电子技术标准化研究院出版的《知识图谱标准化白皮书技术沉淀和积累，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

行业知识图谱是基于某个特定行业领域的知识图谱。通常涵盖了该行业相关实体事件、关系、属性等方面的知识，可以用于行业信息的整合和分析。通过行业知识图谱，人们可以更快地了解该行业的发展历程、市场竞争情况、发展趋势等方面的信息，为科学决策提供基础。构建行业知识图谱工具星环知识图谱平台-Sophon知识图谱作为机器认知智能实现的基础之一，是人工智能的重要组成部分。星环科技在知识图谱领域深耕多年，有着深厚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。星环科技近期也推出了结合知识图谱、图数据库和向量大模型的问答系统，企业基于具体的行业知识语料，可快速构建更精通特定行业知识的领域大模型，打造具备高效人机交互的业务应用。同时星环科技积极参与行业共建，此前还参编了知识图谱领域首项国际标准IEEEP2807《知识图谱架构》、中国电子技术标准化研究院出版的《知识图谱标准化白皮书技术沉淀和积累，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

如何基于行业通识知识建立行业知识图谱？建立行业知识图谱需要深入了解特定行业的背景和知识，以下是基于行业通识知识建立行业知识图谱的基本步骤（实际操作中需根据具体的行业和数据具体情况做出相应的调整）：明确行业领域：明确要构建哪个行业的知识图谱。例如，可以选择金融、医疗、零售、教育等行业。收集数据：收集有关该行业的相关数据，包括行业报告、研究论文、新闻文章、公司年报等。数据应尽可能全面，涵盖各种来源知识图谱。这包括添加新的实体、关系和属性，以及删除或修改旧的实体、关系和属性。应用开发：基于行业知识图谱，可以开发各种应用，如智能搜索、智能推荐、风险评估工具等。星环知识图谱平台-Sophon星环科技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。知识推理：通过一定的推理机制，可以从现有的知识图中推导出新的知识。例如，如果两家公司有业务往来，那么这两家公司可能存在一定的商业关系。持续更新和维护：由于行业知识是不断变化的，所以需要定期更新和维护

如何基于行业通识知识建立行业知识图谱？建立行业知识图谱需要深入了解特定行业的背景和知识，以下是基于行业通识知识建立行业知识图谱的基本步骤（实际操作中需根据具体的行业和数据具体情况做出相应的调整）：明确行业领域：明确要构建哪个行业的知识图谱。例如，可以选择金融、医疗、零售、教育等行业。收集数据：收集有关该行业的相关数据，包括行业报告、研究论文、新闻文章、公司年报等。数据应尽可能全面，涵盖各种来源知识图谱。这包括添加新的实体、关系和属性，以及删除或修改旧的实体、关系和属性。应用开发：基于行业知识图谱，可以开发各种应用，如智能搜索、智能推荐、风险评估工具等。星环知识图谱平台-Sophon星环科技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。知识推理：通过一定的推理机制，可以从现有的知识图中推导出新的知识。例如，如果两家公司有业务往来，那么这两家公司可能存在一定的商业关系。持续更新和维护：由于行业知识是不断变化的，所以需要定期更新和维护

行业知识图谱是将一个特定领域的知识按照一定的规则、分类方式进行整理、组织并展现在图谱中的一种方法，通常包含该行业的概念、实体、事件、关系等多方面的知识内容。行业知识图谱不仅可以帮助人们更好地理解该行业中的关键词汇，还可以帮助人们更深入地挖掘行业内部的发展趋势和核心价值。随着互联网技术的不断发展，以人工智能和大数据技术为基础的行业知识图谱正在成为各个行业领域中具有广泛应用价值的一种新型工具。在金融行业中，行业知识图谱不仅可以帮助金融机构更好地进行风险控制，还可以提升各类金融产品的精准推荐和定制能力，提高金融服务的质量。在制造业领域，行业知识图谱也可以发挥重要作用。通过整理分析制造业中涉及的原材料、工艺、设备、产品、流程等知识，制造企业可以更好地管理生产流程和研发产品，提升产能和质量，优化客户体验，提高市场竞争力。此外，行业知识图谱还可以在医疗健康领域、电子商务领域、文化娱乐领域、旅游出行领域等多个行业中发挥作用。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、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码

行业知识图谱是将一个特定领域的知识按照一定的规则、分类方式进行整理、组织并展现在图谱中的一种方法，通常包含该行业的概念、实体、事件、关系等多方面的知识内容。行业知识图谱不仅可以帮助人们更好地理解该行业中的关键词汇，还可以帮助人们更深入地挖掘行业内部的发展趋势和核心价值。随着互联网技术的不断发展，以人工智能和大数据技术为基础的行业知识图谱正在成为各个行业领域中具有广泛应用价值的一种新型工具。在金融行业中，行业知识图谱不仅可以帮助金融机构更好地进行风险控制，还可以提升各类金融产品的精准推荐和定制能力，提高金融服务的质量。在制造业领域，行业知识图谱也可以发挥重要作用。通过整理分析制造业中涉及的原材料、工艺、设备、产品、流程等知识，制造企业可以更好地管理生产流程和研发产品，提升产能和质量，优化客户体验，提高市场竞争力。此外，行业知识图谱还可以在医疗健康领域、电子商务领域、文化娱乐领域、旅游出行领域等多个行业中发挥作用。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、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码

行业知识图谱是将一个特定领域的知识按照一定的规则、分类方式进行整理、组织并展现在图谱中的一种方法，通常包含该行业的概念、实体、事件、关系等多方面的知识内容。行业知识图谱不仅可以帮助人们更好地理解该行业中的关键词汇，还可以帮助人们更深入地挖掘行业内部的发展趋势和核心价值。随着互联网技术的不断发展，以人工智能和大数据技术为基础的行业知识图谱正在成为各个行业领域中具有广泛应用价值的一种新型工具。在金融行业中，行业知识图谱不仅可以帮助金融机构更好地进行风险控制，还可以提升各类金融产品的精准推荐和定制能力，提高金融服务的质量。在制造业领域，行业知识图谱也可以发挥重要作用。通过整理分析制造业中涉及的原材料、工艺、设备、产品、流程等知识，制造企业可以更好地管理生产流程和研发产品，提升产能和质量，优化客户体验，提高市场竞争力。此外，行业知识图谱还可以在医疗健康领域、电子商务领域、文化娱乐领域、旅游出行领域等多个行业中发挥作用。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、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码

行业知识图谱是将一个特定领域的知识按照一定的规则、分类方式进行整理、组织并展现在图谱中的一种方法，通常包含该行业的概念、实体、事件、关系等多方面的知识内容。行业知识图谱不仅可以帮助人们更好地理解该行业中的关键词汇，还可以帮助人们更深入地挖掘行业内部的发展趋势和核心价值。随着互联网技术的不断发展，以人工智能和大数据技术为基础的行业知识图谱正在成为各个行业领域中具有广泛应用价值的一种新型工具。在金融行业中，行业知识图谱不仅可以帮助金融机构更好地进行风险控制，还可以提升各类金融产品的精准推荐和定制能力，提高金融服务的质量。在制造业领域，行业知识图谱也可以发挥重要作用。通过整理分析制造业中涉及的原材料、工艺、设备、产品、流程等知识，制造企业可以更好地管理生产流程和研发产品，提升产能和质量，优化客户体验，提高市场竞争力。此外，行业知识图谱还可以在医疗健康领域、电子商务领域、文化娱乐领域、旅游出行领域等多个行业中发挥作用。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、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码

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"}...

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

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。...

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...

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":...

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。

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•...

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：

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

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