2022-12-22
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国际权威研究机构Gartner曾作出预测：到2025年，图技术（Graph Technologies）将运用于80%的数据和分析创新，远高于2021年的10%。而自然语言处理（NLP）技术是图技术的基础条件。
对于NLP和知识图谱，竹间智能创始人兼CEO简仁贤先生指出：“大语言模型如GPT-3在NLP领域有着重大突破，NLP对于整个人工智能的应用起到革命性的影响，但是大语言模型由于成本与拥有门槛太高，目前还是无法普及，那么将大语言模型结合知识图谱的结构化能力，便可以解决大模型成本和效率的问题。竹间智能一直深度专注于NLP技术，在知识图谱领域具备先天优势，可基于NLP自动化平台为企业灵活快速地构建知识图谱，及应用知识图。主要涵盖生产故障图谱、案例图谱、应急管理图谱、事件图谱和产品设计图谱。另一方面，通过长期的数据积累，形成大规模的行业图谱，行业预训练模型，并持续地扩增图谱的量级。在此基础上，积极开拓语义搜索、可视化图探索、智能推荐、根源分析、风险识别、智能问答系统等重要图谱应用。”
基于NLP的知识图谱技术是一种用图形来表示复杂的知识结构的技术。它主要由节点和边两部分组成，通过节点、节点和边等元素的组合，来构建复杂的知识结构，使得我们能够跟踪知识与知识之间的关系，以及用语义来连结知识之间的联系，使得知识可以用自然语言来方便地获得。
知识图谱的三大特点
首先，知识图谱技术需要自然语言处理，可以更有效地处理文本的非结构化信息，并将其转换为图形的知识结构，从而更好地理解文本信息间的关系。
其次，知识图谱技术可以将复杂的知识结构以结构化图形的形式展现出来，使得我们可以更加清楚地理解知识之间的联系，从而更好地管理知识。
最后，知识图谱技术可以支持多种数据模型，可以支持多种数据源以及复杂的知识结构，使得我们可以更加有效地管理大量的知识信息。
知识图谱的广泛应用
金融业：知识图谱技术可以帮助金融机构更好地理解客户的行为，从而更好地满足客户的需求，提高客户满意度。此外，知识图谱可以搜集法律法规、监管要求和金融报告，并将它们与客户信息和金融交易记录相结合，金融机构更好地管理风险，并能够更好地挖掘潜在的机会。
银行业：知识图谱技术可以帮助银行更好地管理数据，提高数据分析的效率，从而提高银行的效率。此外，知识图谱技术还可以帮助银行更好地管理客户信息，从而提高客户满意度。
保险业：知识图谱技术可以帮助保险机构更好地了解客户的需求，更好地推荐保险产品，从而提高客户的满意度，提高企业的效率。
快消零售业：知识图谱可以帮助快消品企业构建商品和客户的实体关系，以便在消费者购买商品时，快速根据消费者的偏好推荐相关商品，从而提升客户体验，提高快消品企业的销量。此外，知识图谱技术还可以帮助零售企业更好地管理产品，从而提高企业的效率。
工业领域：工业企业在生产和运营过程中，可以利用知识图谱技术构建相关的实体关系，更加清晰地表述企业的经营模式，深入分析企业的内部结构。比如，知识图谱技术可以用于智能制造，将设备、原材料以及工艺等信息连接在一起，以支持工厂自动生产，进一步提升制造企业的生产效率；知识图谱也可以应用于智能设备的维护，把设备的维修信息、维护步骤以及维护人员的知识模型化，从而提升设备的可用性，减少维护成本；知识图谱技术还可以用于支持智能分析，把制造企业的生产数据、销售数据以及客户反馈数据结合在一起，从而帮助制造企业更加准确地分析市场变化和客户需求，从而提高生产效率。
汽车制造业：可以使用知识图谱来构建汽车的零部件关联图，以有效的管理产品的结构和组件，进而改善产品设计过程，缩短产品上市的时间，提高产品的可靠性。此外，知识图谱技术还可以应用于汽车制造行业的智能制造，把设备、原材料以及工艺等信息连接在一起，以支持工厂自动生产，进一步提升汽车制造企业的生产效率。
电力业：知识图谱可以帮助电力企业构建电力系统的实体关系，如电网运维、电力设备维修、电力配置等，并为相关工作提供智能支持。此外它还可以支持电力企业精心设计电力系统，提高运行效率，减少能源消耗。
能源业：知识图谱在能源行业的应用案例有很多，比如利用知识图谱技术来理解工厂的能源消耗情况。数据挖掘和分析结果可以用于发现潜在的能源泄露以及可以采取的节能措施，进而提升工厂的能源利用效率。此外，知识图谱技术可以帮助能源企业更好地管理大量的数据信息，更好地把握能源行业的发展趋势，从而更好地满足客户的需求。
政务业：知识图谱可以帮助政府部门构建政务信息系统，并将政策文件、法律法规和政府信息系统等实体关系整合起来，以提高政务服务的效率和安全性。同时，知识图谱也可以为政府提供智能分析和决策支持，更好地满足公众的需求。知识图谱技术可以帮助政府更好地管理大量的数据信息，从而更好地把握政府行业的发展趋势，提高政府的效率。此外，知识图谱技术还可以帮助政府更好地管理大量的知识信息，以便更好地满足民众的需求，改善社会环境。
医疗业：知识图谱可以帮助医疗机构构建患者和医疗记录的实体关系，以便更好地管理患者信息，帮助医生做出更准确的诊断，提高医疗服务的质量和效率。此外，通过知识图谱，医疗机构和药企还可以建立医疗研究的实体关系，以便研究新药和新技术，为病患提供更好的医疗服务。
竹间智能Emoti KG知识图谱产品
此前，专业研究机构艾瑞咨询发布了《2022中国知识图谱行业研究报告》，将竹间智能列入了核心产业链的多个层级区间，从技术层的 “KG（知识图谱）建模与训练”，到金融、工业、电力、快消、政务和医疗行业的应用层解决方案。此外，报告中“优秀案例实践”的部分也对竹间智能的知识图谱产品及其用途进行了深入探讨。凭借出色的表现，竹间智能已经成为中国知识图谱行业的优选智能服务提供商。
（来源：艾瑞咨询研究院自主研究绘制）
竹间智能以知识图谱与自然语言处理技术为基础，为企业提供智能化解决方案，以实现企业数智化转型。Emoti KG 作为竹间知识图谱平台的核心知识图谱引擎，可实现数据对接、知识图谱自动生成、Schema 创建与管理，以及无需编码即可构建各行业认知应用，有效地利用企业知识实现推理及洞察。竹间 Emoti KG 知识图谱产品具备四大应用特点：
1、多源数据快速构建图谱 可接入表格、关系型数据库、NoSQL、文本、图像、语音等多种数据源，结合领域知识和专家知识，半自动构建整体业务知识图谱，并可通过可视化方式构建知识图谱，极大提高构建效率。
2、融合语义理解 结合企业数字化过程中已沉淀的结构化数据和半结构化数据，通过多种NLP算法及语义理解技术释放原本存储于非结构化文本信息中的关键知识，完成整个业务领域知识图谱，真正实现业务价值。
3、强大的推理算法能力 支持多种知识推理应用，比如智能问答、智能推荐、可视化图探索、语义搜索、根源分析、风险识别、应急管理、故障树推理、案例推荐、事件图谱和产品设计图谱。可通过知识图谱实现智能洞察，发掘企业资源的最高价值。
4、多产品组合，多场景应用 Emoti KG生成的知识图谱可对接Bot Factory对话式AI平台、Emoti Mate实时助手、Emoti Coach智能陪练及Emoti Knows智能知识库等竹间标准化产品，为营销销售、客户服务与业务流程自动化带来认知智能变革。同时，竹间作为一家深耕企业服务市场的智能产品提供商，具备丰富的实施经验，可以携手客户一起创造智能化价值。
根据艾瑞咨询的测算，2021年中国知识图谱核心市场规模为107亿元，而到2026年，预计其规模将超过290亿元。随着知识图谱技术的发展，不同行业对其应用的需求也在不断增长，只要企业能够及时抓住机遇，逐渐和自己的业务流程结合，就可以在未来获得更多的收益，为企业未来的发展提供更强劲的动力。
竹间智能以其专业的技术力量和丰富的行业经验，为客户提供高效可行的知识图谱应用解决方案。我们将大数据、NLP技术和知识图谱技术结合到一起，以满足客户不同行业与业务的需求。此外，我们的团队也不断探索新的应用场景，研究最新的技术框架和工具，以满足业界的需求。我们为企业客户提供数智化转型支持，帮助企业快速建立知识图谱，构建认知应用，实现智能推理及洞察，从而提升企业的竞争力，实现数智化转型。
声明：本文部分应用了大模型文本自动生成技术。 |
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