多模态数据知识图谱构建

星环知识构建工具
星环知识构建工具Transwarp Knowledge Studio for LLM是一套全流程、端到端、模态知识构建工具集,提供了对图谱知识、文档知识、规则知识模态知识的管理、构建、融合、召回的服务能力,涵盖了知识模型定义、源异构数据接入、概念与物理数据映射、多元化知识的抽取融合、全自动知识构建知识综合查询等功能,能够帮助政务、工业、能源等领域客户高效构建领域知识体系,并提供智能应用的场景定制化和一站式解决方案。

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模态知识图谱构建是指在知识图谱的基础上,融合多种模态的,如文本、图像、视频等,构建一个综合且丰富的知识图谱。这样的知识图谱能够更全面地表达和理解跨模态数据关系,并能够支持更广泛的应用领域。下面是模态知识图谱构建过程的一般步骤:数据收集:收集多种模态数据如文本、图像、视频等,并对数据进行预处理,如去除噪声、归一化等。实体识别与描述:利用自然语言处理技术对文本进行解析,识别实体并提取实体:利用融合后的模态数据和相关的义信息,构建模态知识图谱的图结构。可以使用图数据库来存储和查询这个知识图谱知识推理与应用:基于构建好的多模知识图谱,进行知识推理和应用,如信息检索、问题回答、图像视频搜索等。模态知识图谱构建是一个复杂而庞大的任务,需要涉及多个领域的知识和技术。它需要有数据处理、自然语言处理、计算机视觉、知识图谱等方面的专业知识和技术支持。星环知识图谱平台知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、模态知识存储与融合、形式知识计算和推理以及维度的图谱分析。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
什么是模态知识图谱模态知识图谱是一种基于多种数据源和模态信息进行建模的知识图谱,除了传统的文本、结构化数据和关系数据外,还包括图像、视频、音频等多种形式的非结构化数据。在模态知识图谱中,每个实体和关系都可能包含不同的数据模态,这些数据之间通过共同的特征和属性进行关联和建模,可以更全面、更准确地描述复杂的现实世界。模态知识图谱的建模过程需要包括多个方面,如数据融合、特征提取、实体识别和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、模态知识存储与融合、形式知识计算和推理以及维度的图谱分析。除了具备链关联。模态知识图谱在社交推荐、自动驾驶和智能问答等领域具有广泛的应用前景,可以提供更全面、更丰富的知识推荐和查询服务。星环科技知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon是、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
模态知识图谱是一种利用多种模态或方式来呈现知识的方法,通过图形化的实体和实体间的关系来表达知识模态知识图谱如何构建?明确知识图谱的目标和范围:首先,要明确知识图谱的目标,以及它所涵盖的知识范围。这有助于为知识图谱设计适当的结构和内容。收集和整理知识:然后,需要从各种来源收集和整理知识,包括文本、图像、视频、音频等模态。这个过程中,可能需要利用一些工具来帮助提取出实体和关系,并将它们整理构建知识图谱。这可以通过编程实现,或者利用一些现有的知识图谱工具。测试和评估知识图谱:对知识图谱进行测试和评估,以确保其正常运行并满足需求。在测试过程中,可以通过查询来验证知识图谱的性能,并根据评估结果对其进行调整和优化。成符合知识图谱结构的形式。设计知识图谱的结构:在明确了知识图谱的目标和范围后,需要设计其结构。这涉及到确定实体和关系的类型,以及它们在知识图谱中的表示方式。建立知识图谱:根据设计的结构,使用适当的工具来
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、智能化知识抽取、模态知识存储、分布式图计算以及维度的图谱分析。Sophon能提供什么?简单图谱构建:针对关联关系简单的知识图谱需求,如单一渠道的风险分析,用户可以使用Sophon的蓝图定义模块以及知识应用和发布,Sophon对于知识的全生命周期管理进行了全链路的支撑与管理,同时基于拖拉拽的零代码知识图谱操作大大降低了知识图谱分析的使用门槛。模态数据处理平台:Sophon支持源、方式、,所见即所得地拖拽出所需的实体和对应关联关系,完成图构建。同时,对特定场景,系统内置了蓝图和蓝图模板,用户只需将业务数据与蓝图模板做映射即可生成图谱。复杂图谱构建:针对复杂的知识图谱需求,如医药知识图谱星环知识图谱平台-Sophon星环知识图谱软件(Sophon)是一站式知识全生命周期的管理平台,是一款集知识的建模、抽取、融合、存储、计算、推理以及应用为一体的知识图谱产品。本平台支持低代码图谱构建、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
的新知识知识存储和查询:将构建好的知识图谱存储在数据库中,并设计高效的查询算法,以便快速准确地查询和获取知识。在构建知识图谱时,需要考虑诸如数据质量、数据规模、知识更新等问题,以及如何选择适当的算法图谱构建、智能化知识抽取、模态知识存储与融合、形式知识计算和推理以及维度的图谱分析。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,可以帮助用户知识图谱是一种以符号形式描述现实世界中概念和概念之间关系的知识库。它通过节点(实体)和边(关系)的形式,来表示现实世界中各种实体以及它们之间的联系。知识图谱构建过程知识图谱构建过程一般包括以下和工具来构建知识图谱。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。平台支持低代码处理等技术,识别和提取实体之间的关系,这些关系可以包括分类关系、组成关系、属性关系等。知识表示:将识别出的实体和关系用符号表示出来,构成知识图谱的节点和边。知识推理:利用知识图谱进行推理,可以推导出更多
知识图谱构建需要经过一系列的步骤,以下是一个较为通用的构建流程:确定建设目标:首先需要明确知识图谱的建设目标。这包括确定知识图谱的应用场景、建设的目的、需要覆盖的主题域等等。数据收集:根据建设目标。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、模态知识存储与融合、形式知识计算和推理以及维度的图谱分析。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存储在知识库中的知识进行推理,以发现新的知识或验证已有知识的准确性。知识图谱评估:对构建完成的知识图谱进行评估,确保其质量满足建设目标的要求。评估的内容包括准确度、完整性、可扩展性等多个方面。应用开发:基于知识图谱的应用开发,根据实际需求可以开发问答系统、推荐系统、搜索系统等。反馈循环:在实际应用过程中,对知识图谱进行持续的优化和更新,形成反馈循环。以上是一个较为通用的知识图谱构建流程,实际操作时可以根据具体的需求和场景进行调整和优化。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
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知识图谱工具
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、模态知识存储与融合、形式知识计算和推理以及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,主要是将临床知识智能机器人,知识图谱工具都发挥了重要的作用。随着大数据和人工智能的快速发展,相信知识图谱工具将会越来越多地应用于各个领域,并为人们带来更好的智能化体验。星环知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的
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知识图谱 软件
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、模态知识存储与融合、形式知识计算和推理以及维度的图谱知识图谱软件是用于构建、存储、管理和分析知识图谱的工具。知识图谱软件可以帮助用户将各种形式的知识组织成高可互操作的图形结构,并提供先进的查询和数据分析功能,以便用户能够在结构化知识图谱中进行细粒度的、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》、《知识图谱选型与实施指南》、《金融领域知识图谱构建平台认证技术规范》、《医疗领域知识图谱构建平台认证技术规范》等,不断为行业规范发展建言献策。
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知识图谱构建
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、模态知识存储与融合、形式知识计算和推理以及维度的图谱分析。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知识图谱构建是将海量结构化和非结构化的数据以人类容易理解和处理的形式进行建模形成一张用于表达世界知识知识图谱,是人工智能和大数据领域中十分重要的研究方向之。知识图谱构建的过程一般分为以下几个步骤:数据收集:包括从多种数据源中收集数据、抽取结构化数据等。数据预处理:对收集的数据进行清洗、归一化、去重、过滤等处理。实体识别和链接:通过实体识别和链接技术,将文本中的实体映射到知识图谱中的实体数据源的知识进行融合,构建一个统一的知识图谱。可视化展示:通过可视化工具对知识图谱进行展示和查询,使用户能够方便地获取所需知识。持续更新:知识图谱知识是不断更新和完善,需要建立精细的数据维护和管理机制,对新知识进行及时地收集、处理和更新,确保知识图谱的及时、准确性和完整性。识图谱构建可以应用于不同领域的问题,例如智能问答、推荐系统、知识图谱搜索等。能够帮助人们更好地理解和利用世界中的知识,提高
数据要素是数字经济发展的关键生产要素,是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作,对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。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。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累,星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术,从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层,星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS,它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描,还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术,从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境,外部的服务未经授权无...
垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求,通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前,知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践,被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景,并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正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。目前,星环科技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《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累,研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展,融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视,为进一步规范数据出境活动,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,国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企(尤其是零售、化工等)、新能源汽车以及生态企业(含自动驾驶等)、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难,主要体现在:错综复杂的数据如何分类分级,如何识别重要数据;重要数据如何存储和管理,才能达到相关法律法规的...
时空数据库(Spacial-temporaldatabase)是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统,它是传统关系型数据库的一个扩展,可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据,例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此,时空数据库可以用于多种应用程序,如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是,它提供了额外的功能和数据类型,例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外,时空数据库还支持空间查询和时空查询,例如常见的缓冲区查询,使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析,并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture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。
新时代需要新技术,企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展,已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库,演进到分布式、多模型、云原生的形态,并在很多场景应用落地,带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展,国产软件加速发展,国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心,同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此,应该抓住国产化改造的机遇,用新技术去替代老技术,实现自主可控的同时,完成旧系统的改造升级,这也是信创的主旨。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,在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品;提出了创新的多模型统一技术架构,支持业内主流的10种数据模型,Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例,论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等,星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...
图数据库是现代数据库系统中的一种,它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理,而图数据库则是构建了节点和边的图形结构,可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点:1.基于图形结构:图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式,使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析:图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图,传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法,图数据库更能够快速地获得结果,提高查询速度。3.可扩展性:由于采用了分布式的技术设计,使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时,图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且,图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作,提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量:图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...
星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库,采用分布式架构和原生图计算引擎,支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点: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,具有良好的可扩展性,支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力,支持数据多副本,提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式:计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher,拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持,多模场景灵活切换。深度分析能力:支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库:内置丰富的算法库,几十种图算法开箱即用,优化的分布式并行图算法,千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能:支持用户权限认证、集群状态监控、日...
银行图数据库的应用场景:反洗钱:图数据库可以将可疑交易数据存储于其中,帮助银行更快速地提取、分析与关系,识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理:银行图数据库可以将客户的不同信息(如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等)进行整合,并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求,提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理:银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据,图数据库可以找出潜在的风险点,提前控制风险。数字化转型:图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来,并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域,图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销:银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等,这样可以更加精确地预测客户习惯,对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景,可以在多个角度上支持银行的业务发展,提高服务的质量和效率。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...
星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,为隐私计算提供完整的解决方案,以隐私保护为前提,解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能;性能方面,联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量,助力数据要素安全流通和价值迸发,实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景,为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景,SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据,生成群租房预测名单。在联合建模过程中,全程明文数据不出,有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上,赋能政务决策高效的处理分析能力,为政府有效排查群租房,消除群租房造成的消防、安全隐患,打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献,为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景,通过纵向联邦学习,车企安全引入了多方数据,丰富用户特征维度,对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中,全程明文数据...
图数据库有许多适用场景,常见的应用场景有:社交媒体:社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据,可以实现更精确的社交关系分析。金融:在金融领域中,图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如,通过在图中存储和分析不同实体(如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等)之间的关系,可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输:物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如,通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息,可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学:在生命科学领域,图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据,帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏:游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据,实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。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...