Das Wissensgraph-Anwendungssystem von Guangdong Ground and Space Intelligent Technology Co., Ltd. ist ein zentrales Wissensgraph-Anwendungstool für strukturierte, halbstrukturierte, unstrukturierte und andere professionelle Daten. Es unterstützt die Datenverwaltung aus mehreren Quellen und die Erstellung von Diagrammen , und bietet Geschäftsmodellierung. , Wissensextraktion, Wissensfusion, Wissensspeicherung, Ontologiemanagement, Diagrammdienste und andere Funktionen zur Verwaltung des gesamten Lebenszyklus von Wissensdiagrammen, um Kunden dabei zu helfen, schnell Branchenwissensdiagramme zu erstellen, den Korrelationswert zwischen Daten gründlich zu ermitteln und intelligentes Geschäft zu fördern Upgrades und Überwachung, Korrelationsanalyse von Frühwarnszenarien, Analyse und Beurteilung von Produktionssicherheitsüberwachungs- und -managementszenarien und Aufbau einer Notfallplanbibliothek, zusätzliche Entscheidungsfindung und Korrelationsanalyse von Notfall-Rettungsbefehls- und Versandszenarien, vollständiges Lebenszyklusmanagement gefährlicher Chemikalien , volldimensionale Sicherheitsrisikoporträts, Sicherheitsüberwachung bei Naturkatastrophen usw. sind weit verbreitet.
Technische Vorteile:
① Deckt den gesamten Prozess der Erstellung von Wissensgraphen ab und kann problemlos aus einer Hand erstellt werden:
Es deckt Funktionsmodule wie Kartenerstellung, Ontologieverwaltung und Kartenverwaltung ab, verwendet eine visuelle Drag-and-Drop-Arbeitsoberfläche und verfügt über mehrere Arten integrierter Wissenskartenkomponenten, sodass die Erstellung von Wissenskarten aus einer Hand abgeschlossen werden kann wie Ontologiedesign, Informationsextraktion, Wissenskartierung und Wissensfusion. Schritt. Gleichzeitig kann über das Prozessmanagement auch eine Aufgabenplanung auf Systemebene durchgeführt werden, um die Effizienz zu optimieren.
②Interaktive Wissensdiagrammabfrage, die intuitiv umfassende Informationen im Diagramm darstellt:
Es unterstützt die Suche nach allen Attributen und spezifischen Attributen des Wissensdiagramms, die Anzeige von Entitätsinformationsdetails in mehreren Stilen sowie die Bearbeitung von Entitätsinformationen und Beziehungsinformationen usw. Es ist nicht nur mit der Gremlin-Abfragesprache kompatibel und unterstützt offene API-Schnittstellen, sondern nutzt auch eine visuelle Schnittstelle für die Mensch-Computer-Interaktion, um Ergebnisse bis hin zur Diagrammdurchquerung, Details und anderen Granularitäten intuitiv und mit überlegener Leistung darzustellen.
③Die Datenschnittstelle ist einfach zu entwickeln und erweitert den riesigen Wissensanwendungsraum:
Die Schnittstellenentwicklung bietet die Möglichkeit, schnell Daten-APIs aus Karten und Wissen zu generieren und kann mithilfe des Schnittstellenverwaltungsmoduls einheitlich verwaltet werden. Basierend auf den Vorteilen der Low-Code-Entwicklung von Datendiensten und der extrem schnellen Reaktion auf Serviceschnittstellenanfragen bietet es einen stetigen Strom an Wissensleistung für Anwendungen der oberen Schicht.
④Selbst entwickelte umfangreiche Unternehmenswissenskarte zur Optimierung von Unternehmensabläufen und Risikomanagement:
Durch die Kombination von Knowledge-Graph-Technologien wie komplexer Graphanalyse, Online-Relationship-Mining und Tag-Intelligence-Systemen mit Unternehmensdaten auf PB-Ebene wurde ein großes Enterprise-Relationship-Graph-Netzwerk aufgebaut, das Unternehmen bei der Identifizierung von Geschäftsrisiken, der Überwachung von Betriebsanomalien und der genauen Analyse unterstützt Merkmale von Unternehmensgruppen. . Darüber hinaus kann es auch Unternehmensdatenressourcen ergänzen und den Wert von Geschäftssystemen weiter steigern.
Effektive Fähigkeit：
①Wissensextraktion
Für strukturierte und halbstrukturierte Eingabedaten wird eine Konfigurationsschnittstelle bereitgestellt, um den Wissensextraktionsprozess basierend auf Datenquellenkonfigurationsinformationen automatisch abzuschließen; für unstrukturierte Textdaten, basierend auf Texterkennungstechnologie und branchenüblichem Lexikon, wird die automatische Implementierung durch Algorithmusmodelle realisiert . Extraktion von Tripeln.
②Wissensintegration:
Unterstützt die Wissensfusion wie Entitätsausrichtung, Normalisierungsverarbeitung, Konfliktdisambiguierung usw. für heterogenes Wissen aus mehreren Quellen. Vollständige Wissenszuordnung zwischen Wissen und Ontologie durch Konfiguration, schnelle Realisierung der Graphinstanziierung, Bereitstellung von Funktionen zur Bewertung der Wissensqualität, rechtzeitige Erkennung und Korrektur von fehlerhaftem Wissen, abgelaufenem Wissen usw., um die Wissensqualität sicherzustellen.
③Wissensspeicher:
Bietet eine Vielzahl von Wissensspeicherlösungen basierend auf Geschäftsszenarien und unterstützt multimodalen Speicher, verteilten Speicher, Hybridspeicher und andere Methoden, um Flexibilität, Vielfalt und Skalierbarkeit des Wissensspeichers zu erreichen.
④Wissensdienste:
Bietet eine Knowledge-Graph-Abfragedienstschnittstelle, um den direkten Aufruf von Knowledge-Graph-Anwendungen zu erleichtern; bietet Visualisierungsdienste zur Unterstützung der Graphanalyse und des Minings durch Mensch-Computer-Interaktion; unterstützt die Online-Befähigung von Geschäftsexperten und wandelt Berufserfahrung in Graphinformationen wie Entitäten und Beziehungen um Helfen Sie dabei, das Knowledge-Graph-System zu bereichern.
Anwendungsszenarien:
(1) Notfallbranche:
①Korrelationsanalyse von Überwachungs- und Frühwarnszenarien
② Analyse und Beurteilung von Szenarien zur Überwachung und Verwaltung der Produktionssicherheit und Aufbau einer Notfallplanbibliothek;
③ Durchführung von Hilfsentscheidungen und Korrelationsanalysen in Notfall-Rettungskommando- und Einsatzszenarien;
④Vollständiges Lebenszyklusmanagement gefährlicher Chemikalien;
⑤Volldimensionales Sicherheitsrisikoporträt;
⑥Überwachung der Produktionssicherheit von Unternehmen zur Lagerung von Feuerwerkskörpern und Feuerwerkskörpern;
⑦Sicherheitsüberwachung bei Naturkatastrophen;
(2) Umweltschutzindustrie:
①Intelligente Suche nach Informationen zu Schadstoffquellen;
②Analyse des Beschwerdeverfahrens für Umweltverschmutzung;
③Intelligente Empfehlung von Umweltmanagementmethoden;
④Intelligente Fragen und Antworten zu umweltwissenschaftlichem Wissen;
⑤Korrelationsanalyse von Verschmutzungsereignissen;
⑥Entscheidungsunterstützung für die Entsorgung von Schadstoffen