2023知識(shí)圖譜與大模型融合實(shí)踐研究報(bào)告-中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院

前言 網(wǎng)智天元科技集團(tuán)股份有限公司賈承斌廈門淵亭信息科技有限公司洪萬福、潘璐陽、朱成忠國(guó)際商業(yè)機(jī)器（中國(guó)）有限公司（IBM）初德高青島海爾科技有限公司王先慶、鄂磊、鞠劍偉網(wǎng)智天元科技集團(tuán)股份有限公司賈承斌廈門淵亭信息科技有限公司洪萬福、潘璐陽、朱成忠國(guó)際商業(yè)機(jī)器（中國(guó)）有限公司（IBM）初德高青島海爾科技有限公司王先慶、鄂磊、鞠劍偉浪潮電子信息產(chǎn)業(yè)股份有限公司李仁剛、賈麒、范寶余北京三快在線科技有限公司黃坤、劉瑾、李軒深圳市矽赫科技有限公司洪鵬輝、洪寶璇、林疊守同方知網(wǎng)數(shù)字出版技術(shù)股份有限公司萬敏鋒、相生昌、周永中國(guó)電力科學(xué)研究院有限公司徐建南、徐會(huì)芳、張英強(qiáng)浙江創(chuàng)鄰科技有限公司周研、馬超湖北汽車工業(yè)學(xué)院龔家元泰瑞數(shù)創(chuàng)科技（北京）股份有限公司劉俊偉、羅伊莎國(guó)電南瑞科技股份有限公司張萬才石超施雨南京航空航天大學(xué)周福輝、袁璐、宋熙富泰華工業(yè)（深圳）有限公司史喆、張學(xué)琴中國(guó)南方電網(wǎng)超高壓輸電公司李強(qiáng)第三章南京柯基數(shù)據(jù)科技有限公司楊成彪第四章廈門淵亭信息科技有限公司潘璐陽第五章中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院李瑞琪第六章青島海爾科技有限公司王先慶參編單位及人員中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院郭楠、韓麗、李瑞琪、李湘、胡成林、陳艷利中國(guó)電信股份有限公司研究院石曉東、趙龍剛、孫佩霞南京柯基數(shù)據(jù)科技有限公司楊成彪、吳剛、魏愛梅北京海致科技集團(tuán)有限公司瞿珂、李思宇、胡嘉彥中譯語通科技股份有限公司陳自巖、彭旋沈陽東軟智能醫(yī)療科技研究院有限公司程萬軍北京文因互聯(lián)科技有限公司張屹、李亞軍中電科大數(shù)據(jù)研究院有限公司曹揚(yáng)、孔德智、熊子奇、尹楊、閆盈盈北京京航計(jì)算通訊研究所馬靜、郝創(chuàng)博、白洋、張彤中科知道（北京）科技有限公司吳章生、李海英、王海波北京中企智造科技有限公司蔡志偉、張燕浪潮軟件科技有限公司張峰、王珂琛杭州?？低晹?shù)字技術(shù)股份有限公司姜偉浩、趙宏、吳炎、吳鵬亮廣州柏視醫(yī)療科技有限公司劉濤、顏?zhàn)右购罓栙惪萍技瘓F(tuán)股份有限公司張豐、劉姝、戴聰棋電科云（北京）科技有限公司方正、王尚帥云從科技集團(tuán)股份有限公司李軍第一章第一章中國(guó)電信股份有限公司研究院中國(guó)電信股份有限公司研究院石曉東第二章網(wǎng)智天元科技集團(tuán)股份有限公司網(wǎng)智天元科技集團(tuán)股份有限公司賈承斌參編單位及人員Haier)GTCOM第一章背景告庫。[3]力Graph-KG模型。[4]告庫。[3]力Graph-KG模型。[4]構(gòu)[5][1]GB/T42131-2022《[3]漆桂林,高桓,吳天星.知識(shí)圖譜研究進(jìn)展[J].情報(bào)工程[4]王昊奮,漆桂林,陳華鈞.《知識(shí)圖譜:方法,實(shí)踐與應(yīng)用》[J].自動(dòng)化博覽,202[5]L.EhrlingerandW.1.知識(shí)圖譜的定義與發(fā)展歷程——知識(shí)圖譜的定義管理和理解互聯(lián)網(wǎng)海量信息的能力。[2]的質(zhì)量。[6][6]https://blog.google/products/search/introducing-knowledge-graph-things-not/附1：海外學(xué)者在知識(shí)圖譜領(lǐng)域相關(guān)研究1.知識(shí)圖譜的定義與發(fā)展歷程——知識(shí)圖譜發(fā)展歷程1.知識(shí)圖譜的定義與發(fā)展歷程——知識(shí)圖譜發(fā)展歷程知識(shí)圖譜（Knowledge（ISWC）召開，該會(huì)議本研究報(bào)告中大模型的定義2.大模型的定義與發(fā)展歷程——大模型的定義本研究報(bào)告中大模型的定義廣義上：>大模型是指參數(shù)數(shù)量大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模廣義上：>大模型是指參數(shù)數(shù)量大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型，具備涌現(xiàn)能>大模型通常是指參數(shù)規(guī)模在一百億（10B）以上，使用大規(guī)模的訓(xùn)練型。[2]大模型與傳統(tǒng)模型相比具有三大特征[2]2.大模型的定義與發(fā)展歷程——大模型的發(fā)展歷程2.大模型的定義與發(fā)展歷程——大模型的發(fā)展歷程Decoder技術(shù)路位流升??3.知識(shí)圖譜落地面臨的瓶頸知識(shí)圖譜在面對(duì)自然語言中的語義歧義、上難以保證結(jié)果的準(zhǔn)確可信大模型的開放性導(dǎo)致其存在信息泄露、數(shù)據(jù)難以保證結(jié)果的準(zhǔn)確可信大模型的開放性導(dǎo)致其存在信息泄露、數(shù)據(jù)附1：知識(shí)圖譜領(lǐng)域國(guó)內(nèi)外學(xué)者及相關(guān)研究知識(shí)圖譜國(guó)內(nèi)外研究學(xué)者：附1：知識(shí)圖譜領(lǐng)域國(guó)內(nèi)外學(xué)者及相關(guān)研究知識(shí)圖譜國(guó)內(nèi)外研究學(xué)者：。TomM.Mitchell，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院最高級(jí)別E.Fredkin講席教授。IanHorrocks，英國(guó)牛津大學(xué)計(jì)算機(jī)專業(yè)教授。唐杰，清華大學(xué)教授。李涓子，清華大學(xué)教授。漆桂林，東南大學(xué)教授。陳華鈞，浙江大學(xué)教授。王昊奮，同濟(jì)大學(xué)教授。劉嶠，電子科技大學(xué)教授布式信息系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化與自主計(jì)；算、信息檢索與信息提取等；。TomM.Mitchell的研究涵蓋知識(shí)表機(jī)器人和認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)等；。IanHorrocks的研究涵蓋述述邏體語言等方向；。唐杰研發(fā)出研究者社會(huì)網(wǎng)絡(luò)ArnetMiner系統(tǒng)，唐杰的高引用論文“ArnetMiner:extractionandnetworks”對(duì)其負(fù)責(zé)的知識(shí)工程實(shí)驗(yàn)室ArnetMiner系統(tǒng)關(guān)鍵問題進(jìn)行討版物并?出一個(gè)概率框架來處理名稱歧義問題；第二章知識(shí)圖譜與大模型融合ü知識(shí)圖譜與大模型分別擁有相對(duì)擅長(zhǎng)的應(yīng)用場(chǎng)景。1.知識(shí)圖譜與大模型的對(duì)比——典型應(yīng)用場(chǎng)景層面ü知識(shí)圖譜與大模型分別擁有相對(duì)擅長(zhǎng)的應(yīng)用場(chǎng)景。1.知識(shí)圖譜與大模型的對(duì)比——典型應(yīng)用場(chǎng)景層面ü知識(shí)圖譜與大模型通過自身的核心基礎(chǔ)能力支撐了對(duì)應(yīng)的應(yīng)用場(chǎng)景，難以簡(jiǎn)單替代。1.知識(shí)圖譜與大模型的對(duì)比——核心基礎(chǔ)能力層面1.知識(shí)圖譜與大模型的對(duì)比——核心基礎(chǔ)能力層面應(yīng)用場(chǎng)景智能對(duì)話內(nèi)容生成內(nèi)容加工-作品創(chuàng)作-機(jī)器翻譯-意圖識(shí)別意圖識(shí)別-智能檢索智能檢索智能推薦智能推薦輔助決策輔助決策知識(shí)管理知識(shí)管理-知識(shí)推理、知識(shí)溯源、知識(shí)共享與交換、知識(shí)更新與1.知識(shí)圖譜與大模型的對(duì)比——技術(shù)特性層面通用性：模型具有指令遵循能力，能處理多種任務(wù)，并支持多語言、多模態(tài)、多領(lǐng)域的應(yīng)用?？山忉屝裕褐R(shí)圖譜可基于基于明確的語義結(jié)構(gòu)進(jìn)行查詢和分析，具有較好的可解釋性?？缮尚裕耗Ｐ湍苌筛鞣N形式和風(fēng)格的文本，也能生成多模態(tài)的內(nèi)容，如圖像、音頻等?？尚刨囆裕褐R(shí)圖譜通常是由專家創(chuàng)建和維護(hù)，因此其可信賴性較高。學(xué)習(xí)能力：基于大量語料的訓(xùn)練，能對(duì)新輸入產(chǎn)生合理的響應(yīng)，也能從多模態(tài)數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)?？伤菰葱裕褐R(shí)圖譜中的每個(gè)實(shí)體和關(guān)系都可以追溯到其來源。創(chuàng)作能力：能生成新穎、連貫和通順的文本，也能生成多模態(tài)作品，如圖片、歌曲等?？尚ｒ?yàn)性：知識(shí)圖譜中的信息可以通過專家進(jìn)行校驗(yàn)。常識(shí)能力：基于海量通用訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的知識(shí)，具有常識(shí)理解能力。可評(píng)價(jià)性：知識(shí)圖譜的質(zhì)量可通過查詢的準(zhǔn)確性和完整性來評(píng)價(jià)。語義理解能力：能根據(jù)文本、多模態(tài)數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的內(nèi)容，理解其含義和關(guān)系。領(lǐng)域能力：具有較強(qiáng)的領(lǐng)域知識(shí)支持，支撐了其領(lǐng)域服務(wù)能力。推理能力：可根據(jù)圖譜中的精確知識(shí)內(nèi)容和關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)，進(jìn)行高可信度的推理。大模型的不足可解釋性：模型的決策過程是黑箱的，難以解釋?？尚刨囆裕耗Ｐ偷妮敵隹赡艽嬖阱e(cuò)誤或有偏見的信息?？伤菰葱裕耗Ｐ偷妮敵鍪腔谟?xùn)練的數(shù)據(jù)，而不是特定的數(shù)據(jù)點(diǎn)或知識(shí)點(diǎn)，較難追溯其輸出的來源?？尚ｒ?yàn)性：模型的輸出和推理結(jié)果有賴于通過人工或者其他系統(tǒng)進(jìn)行校驗(yàn)?？稍u(píng)價(jià)性：模型的性能和輸出可通過一些標(biāo)準(zhǔn)任務(wù)進(jìn)行評(píng)價(jià)，尚不成熟。常識(shí)能力：無法處理超出訓(xùn)練語料范圍的常識(shí)問題。領(lǐng)域能力：缺乏豐富全面的領(lǐng)域知識(shí)，領(lǐng)域服務(wù)能力一般。語義理解能力：可能出現(xiàn)理解錯(cuò)誤或歧義等問題。知識(shí)圖譜的不足通用性：知識(shí)圖譜通常面向特定領(lǐng)域，在通用性上可能較弱。可生成性：知識(shí)圖譜主要用于查詢和分析，而非生成新的內(nèi)容。學(xué)習(xí)能力：缺乏自主學(xué)習(xí)能力。創(chuàng)作能力：缺乏自主創(chuàng)作能力。常識(shí)能力：局限于知識(shí)圖譜中的信息，常識(shí)能力較弱。語義理解能力：語義理解能力主要局限于知識(shí)圖譜中的知識(shí)內(nèi)容，理解能力較弱。大模型和知識(shí)圖譜是相互依賴的知識(shí)處理與應(yīng)用技術(shù)，知識(shí)圖譜發(fā)展激發(fā)了深度學(xué)習(xí)的需求和發(fā)展，深度學(xué)習(xí)和大模型也成為知識(shí)圖譜構(gòu)建的基礎(chǔ)能力大模型和知識(shí)圖譜是相互依賴的知識(shí)處理與應(yīng)用技術(shù)，知識(shí)圖譜發(fā)展激發(fā)了深度學(xué)習(xí)的需求和發(fā)展，深度學(xué)習(xí)和大模型也成為知識(shí)圖譜構(gòu)建的基礎(chǔ)能力，并共同面對(duì)未來多模態(tài)知識(shí)相關(guān)的挑戰(zhàn)。由Google提出的知識(shí)圖譜系統(tǒng)表達(dá)常識(shí)知識(shí)由Google提出的知識(shí)圖譜系統(tǒng)表達(dá)常識(shí)知識(shí)，補(bǔ)充現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)模型缺乏的認(rèn)知能力，推理更精準(zhǔn)由知識(shí)工程而提出的語義網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)式表達(dá)人類知識(shí)構(gòu)造，以此為基礎(chǔ)構(gòu)建專家系統(tǒng)以解決實(shí)際問題利用多模態(tài)信息補(bǔ)充符號(hào)語義表達(dá)的不足，強(qiáng)化知識(shí)的表征能力，支撐多模態(tài)理解、推理和元認(rèn)知等能力。過去在技術(shù)發(fā)展中交替演進(jìn)未來面臨共同的挑戰(zhàn)與目標(biāo)相互支持利用豐富的多模態(tài)數(shù)據(jù)，強(qiáng)化相互之間語義對(duì)齊利用豐富的多模態(tài)數(shù)據(jù)，強(qiáng)化相互之間語義對(duì)齊約束，提升高級(jí)認(rèn)知能力，由硬件發(fā)展推動(dòng)而產(chǎn)生的新一代AI方法，模型規(guī)模和性能超越傳統(tǒng)方法BERT，VisionTransfomer等依靠預(yù)訓(xùn)練模型，以參數(shù)化形式建模知識(shí)，進(jìn)一步發(fā)展為以GPT系列為代表的大模型技術(shù)互補(bǔ)關(guān)融合方向大模型互補(bǔ)關(guān)融合方向大模型增強(qiáng)知識(shí)圖譜和大模型融合可以相互增強(qiáng)各自的能力。知互動(dòng)大模型可以用于從文本中提取知識(shí)、從而擴(kuò)展和豐富知識(shí)圖譜的內(nèi)容。知識(shí)圖譜可以為大模型提供結(jié)構(gòu)化知識(shí)進(jìn)行語義補(bǔ)充和生成引導(dǎo)。互補(bǔ)大模型擅長(zhǎng)處理自然語言和模糊知識(shí)，而知識(shí)圖譜擅長(zhǎng)表示結(jié)構(gòu)化知識(shí)并進(jìn)行推理。相互結(jié)合，可以充分發(fā)揮它們的優(yōu)勢(shì)，解決更復(fù)雜的問題。知識(shí)圖譜知識(shí)圖譜可以通過prompt，來執(zhí)行相應(yīng)信息提取以及思維鏈的推理任務(wù)，形式化成不同形式的知識(shí)，例如三元組可以通過prompt，來執(zhí)行相應(yīng)信息提取以及思維鏈的推理任務(wù)，形式化成不同形式的知識(shí)，例如三元組，多元組或者事件鏈條。prompt具有上下文感知能力、深層語義表示能力和少樣具有上下文感知能力、深層語義表示能力和少樣可以利用可以利用prompt，參與到大模型的訓(xùn)練前的數(shù)據(jù)構(gòu)造，訓(xùn)練中的任務(wù)，以及訓(xùn)練后推理結(jié)果的約束生成，提升大模型的性能。3.知識(shí)圖譜與大模型融合的現(xiàn)有研究工作通過將知識(shí)圖譜作為訓(xùn)練目標(biāo)、模型輸入、專門知識(shí)融合模塊，增強(qiáng)大模型預(yù)訓(xùn)練效果；通過動(dòng)態(tài)知識(shí)融合、檢索增強(qiáng)的知識(shí)融合方法，增強(qiáng)大模型推理能力；通過基于知識(shí)圖譜的探針、分析技術(shù)，增強(qiáng)大模型可解釋性。通過將大模型作為編碼器或者通過大模型的生成能力，增強(qiáng)知識(shí)圖譜表征；將大模型作為解碼器、生成器，作用于知識(shí)補(bǔ)全；利用大模型的生成能力，增強(qiáng)圖譜構(gòu)建，對(duì)圖譜交互、圖譜問答等任務(wù)提供支持和提升知識(shí)圖譜賦能大模型的收益大模型賦能知識(shí)圖譜的收益知識(shí)圖譜與大模型協(xié)同的收益?增強(qiáng)理解能力：大模型的語義理解能力可幫助知?降低構(gòu)建成本：大模型的上下文理解能力、基礎(chǔ)?豐富輸出形式：大模型的生成能力可幫助知識(shí)圖?提高知識(shí)完備性：大模型中涵蓋的知識(shí)及其對(duì)新20232023.第三章大模型1大模型2大模型3圖譜1圖譜21.知識(shí)圖譜與大模型融合的總體技術(shù)路線大模型1大模型2大模型3圖譜1圖譜2.利用知識(shí)圖譜與大模型各自的優(yōu)勢(shì)相互賦能（1+1并結(jié)合上層應(yīng)用集成，實(shí)現(xiàn)兩者技術(shù)的互補(bǔ)。.利用知識(shí)圖譜間的互聯(lián)互通及大模型間的集成調(diào)度（N+N實(shí)現(xiàn)融合后系統(tǒng)能力的持續(xù)增強(qiáng)。數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)?利用大模型進(jìn)行實(shí)體類型提取、關(guān)系類型提取、事件類型提取、知識(shí)體系提取等。?利用大模型作為知識(shí)圖譜嵌入的文本和圖結(jié)構(gòu)編碼器，解決結(jié)構(gòu)連通性有限的問題，提升知識(shí)抽取的能力。?利用大模型開展實(shí)體發(fā)現(xiàn)、共指解析和關(guān)系提取，構(gòu)建特定領(lǐng)域內(nèi)的知識(shí)圖譜結(jié)構(gòu)。?利用大模型進(jìn)行實(shí)體類型提取、關(guān)系類型提取、事件類型提取、知識(shí)體系提取等。?利用大模型作為知識(shí)圖譜嵌入的文本和圖結(jié)構(gòu)編碼器，解決結(jié)構(gòu)連通性有限的問題，提升知識(shí)抽取的能力。?利用大模型開展實(shí)體發(fā)現(xiàn)、共指解析和關(guān)系提取，構(gòu)建特定領(lǐng)域內(nèi)的知識(shí)圖譜結(jié)構(gòu)。?利用大模型對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)體、關(guān)系、事件等標(biāo)注。?利用大模型作為編碼器或生成器來補(bǔ)全8知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)，提升知識(shí)補(bǔ)全的能力。2023YunjieJi,etc.《Ex2023XiangWei,etc.《Zero-ShwithChatGPT》?利用大模型進(jìn)行實(shí)體抽取、關(guān)系抽取、事件抽取、因果關(guān)系抽取等，例如:?采用知識(shí)蒸餾等技術(shù)實(shí)現(xiàn)端到端的圖譜構(gòu)建。DeepKE?采用知識(shí)蒸餾等技術(shù)實(shí)現(xiàn)端到端的圖譜構(gòu)建。?利用大模型的通用性和對(duì)多類型數(shù)據(jù)統(tǒng)一處理的能力，能夠增強(qiáng)多模態(tài)知識(shí)對(duì)齊，賦能多模態(tài)知識(shí)圖譜的構(gòu)建、表示、推理和應(yīng)用的全流程。?利用大模型進(jìn)行關(guān)系推理、事件推理等?利用大模型自然語言理解方面的優(yōu)勢(shì)能夠提升從知識(shí)圖譜中生成文本的質(zhì)量，提高語言的準(zhǔn)確性和在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中的可用性。2.大模型賦能知識(shí)圖譜的技術(shù)路徑——關(guān)鍵技術(shù)示例?利用大模型的通用性和對(duì)多類型數(shù)據(jù)統(tǒng)一處理的能力，能夠增強(qiáng)多模態(tài)知識(shí)對(duì)齊，賦能多模態(tài)知識(shí)圖譜的構(gòu)建、表示、推理和應(yīng)用的全流程。?利用大模型進(jìn)行關(guān)系推理、事件推理等?利用大模型自然語言理解方面的優(yōu)勢(shì)能夠提升從知識(shí)圖譜中生成文本的質(zhì)量，提高語言的準(zhǔn)確性和在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中的可用性。2.大模型賦能知識(shí)圖譜的技術(shù)路徑——關(guān)鍵技術(shù)示例?利用大模型進(jìn)行術(shù)語定義補(bǔ)全、術(shù)語對(duì)齊和標(biāo)準(zhǔn)化、實(shí)體標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)齊、同義詞提取與融合等?利用大模型進(jìn)行多種形式的知識(shí)可視化?利用大模型抽取自然語言問題中的實(shí)體、關(guān)系，進(jìn)入結(jié)構(gòu)化的知識(shí)圖譜尋找問題答案，再通過大模型組合答案并結(jié)合大模型自身的知識(shí)廣度將更充實(shí)的答案以自然語言的方式輸出，增強(qiáng)知識(shí)圖譜問答的廣度、自然性和準(zhǔn)確性。3.知識(shí)圖譜賦能大模型的技術(shù)路徑——應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)示例：基于大模型增強(qiáng)的知識(shí)抽取Gitee地址：/openkg/deepke/tree/main/example/llm3.知識(shí)圖譜賦能大模型的技術(shù)路徑3.知識(shí)圖譜賦能大模型的技術(shù)路徑——關(guān)鍵技術(shù)示例1）利用知識(shí)圖譜增強(qiáng)大模型預(yù)訓(xùn)練2）利用知識(shí)圖譜增強(qiáng)大模型的監(jiān)督微調(diào)/對(duì)齊微調(diào).使用圖結(jié)構(gòu)將知識(shí)圖譜信息注入到大模型的輸入中，增強(qiáng)大模型預(yù)訓(xùn)練能力；.通過指令微調(diào)訓(xùn)練和基于知識(shí)圖譜反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)；.通過附加的融合模塊將知識(shí)圖譜注入到大模型在預(yù)訓(xùn)練模型中可以設(shè)計(jì)額外的輔助.通過文本-知識(shí)對(duì)齊將知識(shí)圖譜信息注入到大模型的訓(xùn)練目標(biāo)任務(wù)，然后通過輔助任務(wù)對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型加約束增強(qiáng)大模型預(yù)訓(xùn)能力；中，增強(qiáng)大模型預(yù)訓(xùn)練能力。.知識(shí)圖譜的鏈?zhǔn)疥P(guān)系輸入到大模型中，作為大模型的預(yù)訓(xùn)練語料。3.知識(shí)圖譜賦能大模型的技術(shù)路徑——關(guān)鍵技術(shù)示例.把知識(shí)圖譜當(dāng)作一個(gè)準(zhǔn)確的知識(shí)庫，作為一個(gè)外部檢索的知識(shí)源，提升常識(shí)和領(lǐng)域知識(shí)方面的推理能力；.利用知識(shí)圖譜的多跳路徑作為大模型的輸入，提升模型專業(yè)性、可信性、真實(shí)性與可解釋性；.使用知識(shí)模型根據(jù)問題生成知識(shí)陳述.通過動(dòng)態(tài)知識(shí)圖譜融合增強(qiáng)大模型的推理能力，從知識(shí)圖譜中較容易地獲得一系列規(guī)則，既從數(shù)據(jù)中總結(jié)得出的特征子圖，作為COT、TOT的指令。.通過檢索增強(qiáng)知識(shí)融合增強(qiáng)大模型的推理能力，知識(shí)圖譜是典型的圖結(jié)構(gòu)，有大量的路徑。借助這種鏈?zhǔn)疥P(guān)系可提升大模型推理的可解釋性。.利用大語言模型對(duì)基于知識(shí)圖譜生成的問題進(jìn)行預(yù)測(cè)，驗(yàn)證大模型的可解釋性。?把知識(shí)圖譜當(dāng)作一個(gè)準(zhǔn)確的知識(shí)庫，作為一個(gè)外部檢索的知識(shí)源，解決事實(shí)性準(zhǔn)確的問題，并進(jìn)行事實(shí)準(zhǔn)確性評(píng)估?基于知識(shí)圖譜，對(duì)大模型在輸入文本的語義識(shí)別過程中進(jìn)行實(shí)體別稱補(bǔ)全、實(shí)體上下位推理等，提升大模型語義識(shí)別的準(zhǔn)確性和完整性。?基于知識(shí)圖譜，對(duì)大模型輸出中所依賴的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)、隱私數(shù)據(jù)、事實(shí)性知識(shí)進(jìn)行統(tǒng)一的管理，并依托知識(shí)圖譜的知識(shí)編輯能力，保障圖譜內(nèi)知識(shí)的實(shí)時(shí)性和正確性。?在智能對(duì)話等任務(wù)中，通過引入知識(shí)圖譜中的知識(shí)對(duì)大模型的輸出進(jìn)行約束，提升對(duì)話內(nèi)容的有效性和實(shí)時(shí)性。?基于知識(shí)圖譜，記錄大模型獲取知識(shí)點(diǎn)和關(guān)鍵數(shù)據(jù)的來源信息及轉(zhuǎn)化路徑，并在內(nèi)容生成或推理時(shí)進(jìn)行完整呈現(xiàn)，便于使用者評(píng)估可信度。?基于知識(shí)圖譜，獲取和存儲(chǔ)大模型中的隱性知識(shí)，并通過知識(shí)圖譜文件或知識(shí)圖譜間知識(shí)共享協(xié)議實(shí)現(xiàn)知識(shí)的交換與流通，提升大模型的知識(shí)共享能力。12——應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)示例：基于知識(shí)圖譜增強(qiáng)大模型的文檔問答3.知識(shí)圖譜賦能大模型的技術(shù)路徑12——應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)示例：基于知識(shí)圖譜增強(qiáng)大模型的文檔問答分別發(fā)揮知識(shí)圖譜與大模型兩者的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，通過統(tǒng)一知識(shí)表征、動(dòng)態(tài)協(xié)同知識(shí)推理等技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)企業(yè)級(jí)認(rèn)知決策智能水平的升級(jí)發(fā)展。3.知識(shí)圖譜與大模型協(xié)同應(yīng)用的技術(shù)路徑分別發(fā)揮知識(shí)圖譜與大模型兩者的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，通過統(tǒng)一知識(shí)表征、動(dòng)態(tài)協(xié)同知識(shí)推理等技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)企業(yè)級(jí)認(rèn)知決策智能水平的升級(jí)發(fā)展。任務(wù)流程編排3.知識(shí)圖譜與大模型協(xié)同應(yīng)用的技術(shù)路徑?通過對(duì)大模型與知識(shí)圖譜進(jìn)行知識(shí)統(tǒng)一表征，增強(qiáng)結(jié)果的準(zhǔn)確性。?通過知識(shí)圖譜與大模型的串行應(yīng)用，原始信息首先經(jīng)過知識(shí)圖譜進(jìn)行結(jié)構(gòu)化抽取關(guān)聯(lián)信息，將檢索結(jié)果輸入大模型進(jìn)行預(yù)測(cè)推理?通過對(duì)大模型與知識(shí)圖譜進(jìn)行知識(shí)統(tǒng)一表征，增強(qiáng)結(jié)果的準(zhǔn)確性。?通過融合知識(shí)圖譜的訓(xùn)練目標(biāo)和大模型的訓(xùn)練目標(biāo)?通過融合知識(shí)圖譜的訓(xùn)練目標(biāo)和大模型的訓(xùn)練目標(biāo)，構(gòu)建統(tǒng)一模型，使得統(tǒng)一模型同時(shí)具備大模型的通用知識(shí)、語言理解、知識(shí)涌現(xiàn)能力和知識(shí)圖譜的顯性知識(shí)、限定域知識(shí)、可靠性、可解釋性能力。3.知識(shí)圖譜與大模型協(xié)同應(yīng)用的技術(shù)路徑——關(guān)鍵技術(shù)示例?規(guī)定和明確知識(shí)圖譜與大模型之間交互接口的標(biāo)準(zhǔn)格式，提升不同廠商間產(chǎn)品集成的便捷性。?知識(shí)圖譜與大模型協(xié)同的過程中，需要基于企業(yè)內(nèi)業(yè)務(wù)流進(jìn)行任務(wù)的編排和調(diào)度，以保證協(xié)同過程的流暢性和可操作性。 ?知識(shí)圖譜與大模型協(xié)同過程中，知識(shí)圖譜內(nèi)容仍將被用于大模型的輸入或輸出中，如何保護(hù)知識(shí)圖譜中的隱私數(shù)據(jù)不泄漏是系統(tǒng)建設(shè)的重要環(huán)節(jié)。3.知識(shí)圖譜與大模型協(xié)同應(yīng)用的技術(shù)路徑——應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)示例：基于大模型和知識(shí)圖譜融合的文案生成1.>>>第四章知識(shí)抽取知識(shí)融合知識(shí)表示知識(shí)建模知識(shí)檢索知識(shí)存儲(chǔ)智能問答智能推薦輔助決策智能檢索1.知識(shí)圖譜和大模型系統(tǒng)的測(cè)評(píng)體系概述知識(shí)圖譜系統(tǒng)測(cè)評(píng)體系知識(shí)抽取知識(shí)融合知識(shí)表示知識(shí)建模知識(shí)檢索知識(shí)存儲(chǔ)智能問答智能推薦輔助決策智能檢索1.知識(shí)圖譜和大模型系統(tǒng)的測(cè)評(píng)體系概述知識(shí)圖譜系統(tǒng)測(cè)評(píng)體系知識(shí)管理知識(shí)管理智能對(duì)話推理規(guī)劃內(nèi)容生成上下文理解數(shù)據(jù)構(gòu)建模型訓(xùn)練模型部署模型管理基礎(chǔ)常識(shí)語義理解內(nèi)容生成智能推薦情感分析可解釋性可信耐性可溯源性可評(píng)價(jià)性可校驗(yàn)性輔助決策內(nèi)容加工作品創(chuàng)作智能檢索機(jī)器翻譯1.知識(shí)圖譜和大模型的測(cè)評(píng)體系概述智能對(duì)話推理規(guī)劃內(nèi)容生成上下文理解數(shù)據(jù)構(gòu)建模型訓(xùn)練模型部署模型管理基礎(chǔ)常識(shí)語義理解內(nèi)容生成智能推薦情感分析可解釋性可信耐性可溯源性可評(píng)價(jià)性可校驗(yàn)性輔助決策內(nèi)容加工作品創(chuàng)作智能檢索機(jī)器翻譯大模型系統(tǒng)測(cè)評(píng)體系計(jì)算資源響應(yīng)速度知識(shí)規(guī)模知識(shí)復(fù)雜度推理能力知識(shí)完備度構(gòu)建成本理解能力存儲(chǔ)資源2.知識(shí)圖譜與大模型融合系統(tǒng)測(cè)評(píng)體系計(jì)算資源響應(yīng)速度知識(shí)規(guī)模知識(shí)復(fù)雜度推理能力知識(shí)完備度構(gòu)建成本理解能力存儲(chǔ)資源大模型賦能增強(qiáng)知識(shí)圖譜系統(tǒng)測(cè)評(píng)體系 認(rèn)知能力知識(shí)運(yùn)維能力常識(shí)能力可解釋性計(jì)算資源響應(yīng)速度訓(xùn)練數(shù)據(jù)知識(shí)可信度知識(shí)準(zhǔn)確度知識(shí)實(shí)時(shí)性存儲(chǔ)資源2.知識(shí)圖譜與大模型融合系統(tǒng)測(cè)評(píng)體系認(rèn)知能力知識(shí)運(yùn)維能力常識(shí)能力可解釋性計(jì)算資源響應(yīng)速度訓(xùn)練數(shù)據(jù)知識(shí)可信度知識(shí)準(zhǔn)確度知識(shí)實(shí)時(shí)性存儲(chǔ)資源知識(shí)圖譜賦能增強(qiáng)大模型系統(tǒng)測(cè)評(píng)體系 0.90.80.70.60.50.40.30.20.1 0.90.80.70.60.50.40.30.20.10 總得分總得分>任務(wù)類型：智能問答>測(cè)評(píng)結(jié)果（注：每個(gè)問題的答案由醫(yī)學(xué)專家>任務(wù)類型：智能問答>結(jié)果樣例3.知識(shí)圖譜與大模型融合系統(tǒng)測(cè)評(píng)結(jié)果>任務(wù)類型：智能問答>結(jié)果樣例3.知識(shí)圖譜與大模型融合系統(tǒng)測(cè)評(píng)結(jié)果3.知識(shí)圖譜與大模型融合系統(tǒng)測(cè)評(píng)結(jié)果>任務(wù)類型：文本分類>數(shù)據(jù)集3.知識(shí)圖譜與大模型融合系統(tǒng)測(cè)評(píng)結(jié)果>任務(wù)類型：文本分類>數(shù)據(jù)集>測(cè)評(píng)結(jié)果級(jí)級(jí)>結(jié)果樣例?ZHISHITUPUYUDAMOXING知識(shí)圖譜與大模型融合實(shí)踐案例1.電信行業(yè)實(shí)踐案例：網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維數(shù)字員工1.電信行業(yè)實(shí)踐案例：網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維數(shù)字員工關(guān)鍵技術(shù)：1、基于網(wǎng)絡(luò)大模型和運(yùn)維知識(shí)圖譜技術(shù)打解決方案：提升效果：富運(yùn)維知識(shí)的運(yùn)維助手人工介入處理工作屬較都魯運(yùn)維數(shù)字懇工前減少一半2.電力行業(yè)實(shí)踐案例：電力智能客服行業(yè)需求關(guān)鍵技術(shù)：解決方案：提升效果：1、傳統(tǒng)智能客服機(jī)器人機(jī)械化、條目式1、電力客服領(lǐng)域語言大模型利用客服知識(shí)圖譜、知識(shí)庫等語料提升客服多輪對(duì)話內(nèi)容生成的知識(shí)檢索與問答服務(wù)存在用戶訴求識(shí)微調(diào)優(yōu)化技術(shù)資源以及LLM大語言模型，構(gòu)建深準(zhǔn)確率、用戶訴求智能客服別率低、泛化性差等問題，無法滿足當(dāng)前電力客服深度智慧化的需求2、基于領(lǐng)域知識(shí)圖譜的大模型知識(shí)增強(qiáng)技術(shù)度智慧、安全可信的電力客服大模型，滿足精準(zhǔn)的用戶訴求分析、多應(yīng)答率等性能。2、為解決話務(wù)量大且座席業(yè)務(wù)繁重問題，樣化的問答任務(wù)響應(yīng)、實(shí)時(shí)高效的亟需開展智能客服的適應(yīng)性升級(jí)改造，多輪對(duì)話等需求，實(shí)現(xiàn)客服問題生建立智能服務(wù)一體化運(yùn)營(yíng)管理體系，分成式應(yīng)答和多樣化業(yè)務(wù)的靈活響應(yīng)。流緩解話務(wù)高峰，降低客服業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)培訓(xùn)成本，提升電力客服業(yè)務(wù)服務(wù)水平2.電力行業(yè)實(shí)踐案例：信通小數(shù)應(yīng)用02?1、行業(yè)數(shù)據(jù)量龐大且多樣化，數(shù)據(jù)呈分散態(tài)勢(shì)，難以高效整合和分析；2、行業(yè)特點(diǎn)較強(qiáng)，數(shù)據(jù)包含較多專業(yè)術(shù)語及領(lǐng)域知識(shí)，傳統(tǒng)信通小數(shù)應(yīng)用基于電力領(lǐng)域特性和通用語料訓(xùn)練而成的面向電力行業(yè)的智能交互應(yīng)用，為電力行業(yè)安監(jiān)、營(yíng)銷、基建等八大領(lǐng)域提供文1、在視頻會(huì)議的轉(zhuǎn)錄及提綱環(huán)節(jié)減輕記錄員相關(guān)工作量約90%；2、在綜合辦公的公文寫作及大綱編制環(huán)節(jié)，提升工作人員60%工作效關(guān)異常預(yù)警3.金融行業(yè)實(shí)踐案例：銀行智能營(yíng)銷助手行業(yè)需求：關(guān)鍵技術(shù)：關(guān)鍵技術(shù)：型符合知識(shí)圖譜內(nèi)容結(jié)構(gòu)的指令模版。3.利用大模型檢索知識(shí)圖譜進(jìn)行內(nèi)容分析。4.解決方案：提升效果：3.金融行業(yè)實(shí)踐案例：基于大模型的智能圖分析平臺(tái)反欺詐場(chǎng)景應(yīng)用4.醫(yī)藥行業(yè)實(shí)踐案例：Clinicallnsight臨床試驗(yàn)情報(bào)平臺(tái)產(chǎn)品上市教育、藥品渠道銷售、患者全流程管理和數(shù)字化診療等多種場(chǎng)景；解決方案：利用知識(shí)圖譜及LLM大語言模型進(jìn)行數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析及內(nèi)容生成，提升效果：1、臨床試驗(yàn)的入排標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)和試驗(yàn)中心篩選環(huán)節(jié)周期縮短60%；4.醫(yī)藥行業(yè)實(shí)踐案例：醫(yī)學(xué)學(xué)術(shù)營(yíng)銷平臺(tái)1、知識(shí)分散，沒有有效整合，耗費(fèi)人工去找尋答案；2、醫(yī)學(xué)問詢郵件沒辦法保證立即回復(fù)，無法快速地幫助醫(yī)生/患者等解決問題；3、整合所有資料的知識(shí)點(diǎn)，有局限性，還是會(huì)出現(xiàn)無回答的情況。1、基于知識(shí)圖譜的知識(shí)增強(qiáng)能力；2、文檔解析、問答和自動(dòng)報(bào)告的流程自動(dòng)化。全球化醫(yī)學(xué)Chatbot平臺(tái)是一個(gè)為醫(yī)藥企業(yè)打造的面向外部醫(yī)生、護(hù)士、藥劑師等醫(yī)學(xué)專業(yè)人士，基于知識(shí)圖譜和LLM大語言模型能力可循證的疾病用藥的應(yīng)用產(chǎn)品。提升醫(yī)學(xué)部/市場(chǎng)部的效率達(dá)到50%5.汽車行業(yè)實(shí)踐案例：購車攻略平臺(tái)5.汽車行業(yè)實(shí)踐案例：購車攻略平臺(tái)3.提供個(gè)性化的購車推薦和指導(dǎo)，使用戶更容易找到適合自己需求的汽車。.通過價(jià)格預(yù)測(cè)模型，為用戶提供參考.減少用戶的購車時(shí)間和不必要的試錯(cuò)，提高購車效率和滿意度。4推薦方案一息基于bert微調(diào)的NLP模型用YESGuardrails查詢結(jié)果6.智能家居行業(yè)實(shí)踐案例：智能家居知識(shí)泛化及交互提升話、語義理解、生成人性化回復(fù)；2)解決研發(fā)人員面對(duì)智能家居知識(shí)圖譜、智能家居行業(yè)大模型、安全計(jì)算、場(chǎng)景解決方案：提升效果：提升效果：0103047.教育出版行業(yè)實(shí)踐案例：數(shù)字教材智能編創(chuàng)與應(yīng)用系統(tǒng)010304028.智慧城市實(shí)踐案例：數(shù)字孿生城市服務(wù)平臺(tái)行業(yè)需求：1）在數(shù)字孿生城市行業(yè)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)急劇增多的情況下，構(gòu)建知識(shí)圖譜需要依賴人工或者半自動(dòng)方式進(jìn)行知識(shí)抽取和建模，信息利用效率低，數(shù)據(jù)分析能力不強(qiáng)。2）現(xiàn)有數(shù)字孿生城市知識(shí)圖譜大部分是針對(duì)特定領(lǐng)域或任務(wù)定制，擴(kuò)展性差。解決方案：基于矢量數(shù)據(jù)、影像數(shù)據(jù)、模型數(shù)據(jù)、IOT數(shù)據(jù)、專題數(shù)據(jù)等構(gòu)建數(shù)字孿生城市知識(shí)圖譜，結(jié)合大模型預(yù)訓(xùn)練提升知識(shí)圖譜的知識(shí)抽取和圖譜構(gòu)建能力，并將知識(shí)圖譜作為大模型輸入，提升大模型專業(yè)性和可信性，從而利用知識(shí)圖譜+大模型提升城市運(yùn)營(yíng)以及各領(lǐng)域的指揮決策能力以及準(zhǔn)確度。提升效果：數(shù)字孿生城市服務(wù)平臺(tái)性能優(yōu)化，數(shù)字孿生城市各領(lǐng)域的信息獲取以及利用效率增大，數(shù)據(jù)分析能力有了很大的提升。關(guān)鍵技術(shù)：知識(shí)注入輔助模型預(yù)訓(xùn)練、基于大模型的知識(shí)抽取能力話題感知智能網(wǎng)評(píng).閱讀.交流.協(xié)作.對(duì)抗激勵(lì)五大人格基本屬性關(guān)系圖譜人物標(biāo)簽體系多語傳播生成式對(duì)話大模型+人物知識(shí)庫在指令和上下文中嵌入個(gè)性化9.社交領(lǐng)域?qū)嵺`案例：成長(zhǎng)式個(gè)性化社交機(jī)器人話題感知智能網(wǎng)評(píng).閱讀.交流.協(xié)作.對(duì)抗激勵(lì)五大人格基本屬性關(guān)系圖譜人物標(biāo)簽體系多語傳播生成式對(duì)話大模型+人物知識(shí)庫在指令和上下文中嵌入個(gè)性化9.社交領(lǐng)域?qū)嵺`案例：成長(zhǎng)式個(gè)性化社交機(jī)器人昌10.科學(xué)文獻(xiàn)行業(yè)實(shí)踐案例：基于大數(shù)據(jù)的智能檢索關(guān)鍵技術(shù)：關(guān)鍵技術(shù)：01#ONE01#ONE戶日常行為的效率；2、提高短文本查詢Query提升效果：提升效果：行業(yè)需求各種關(guān)于水務(wù)相關(guān)的在線咨詢需要人工解答，查找答案時(shí)費(fèi)力，人工客服容易面臨相同問題回答不一致或者回答不及時(shí)的問題。關(guān)鍵技術(shù)大模型語義相似度計(jì)算、信息抽取、行業(yè)需求各種關(guān)于水務(wù)相關(guān)的在線咨詢需要人工解答，查找答案時(shí)費(fèi)力，人工客服容易面臨相同問題回答不一致或者回答不及時(shí)的問題。關(guān)鍵技術(shù)大模型語義相似度計(jì)算、信息抽取、預(yù)訓(xùn)練模型語義相似度計(jì)算技術(shù)?；诖竽Ｐ秃椭R(shí)圖譜的知識(shí)平臺(tái)是智慧水利的智能支撐，通過構(gòu)建水利領(lǐng)域大模型，融合知識(shí)圖譜技術(shù)，面向水務(wù)領(lǐng)域知識(shí)，形成以知識(shí)引擎為核心的事理推演，支撐服務(wù)及應(yīng)用場(chǎng)景包括：多模態(tài)圖表技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人和大屏的在線聯(lián)動(dòng)，數(shù)字化大屏展示等效果?；趹?yīng)急預(yù)案、政策等構(gòu)建水務(wù)知識(shí)圖譜，并構(gòu)建基于大模型的智能問答系統(tǒng)多模態(tài)圖表技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人和大屏的在線聯(lián)動(dòng)，數(shù)字化大屏展示等效果?；趹?yīng)急預(yù)案、政策等構(gòu)建水務(wù)知識(shí)圖譜，并構(gòu)建基于大模型的智能問答系統(tǒng)，從而利用預(yù)訓(xùn)練模型語義計(jì)算技術(shù)智能識(shí)別用戶的意圖，給出針對(duì)性的解決思路或答案，并實(shí)現(xiàn)從水務(wù)知識(shí)圖譜中快速檢索出準(zhǔn)確的答案，提升客服服務(wù)效率?；谥悄蹵I機(jī)器人（硬件）和大屏的水務(wù)方向政務(wù)智能問答系統(tǒng)，在線回答時(shí)效性提升60%，回答準(zhǔn)確率顯著提高，且已支持多層問答，語音輸入，并基于在線文字及語音理解的生成式解決方案：提升效果：○模型技術(shù)，構(gòu)建融合政策、法規(guī)、公文、○○模型技術(shù)，構(gòu)建融合政策、法規(guī)、公文、○11.水務(wù)行業(yè)實(shí)踐案例：基于大模型和知識(shí)圖譜的智慧水利知識(shí)平臺(tái)政策公文語義搜索、文11.水務(wù)行業(yè)實(shí)踐案例：基于大模型和知識(shí)圖譜的智慧水利知識(shí)平臺(tái)提升效果：結(jié)合大模型技術(shù)驅(qū)動(dòng)水利防洪，實(shí)現(xiàn)山洪“四預(yù)”行業(yè)需求：山洪流域防洪需要：精準(zhǔn)的預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)分析、預(yù)警消解決方案行業(yè)需求：山洪流域防洪需要：精準(zhǔn)的預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)分析、預(yù)警消的預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)分析，結(jié)合數(shù)字孿生場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)水利工程實(shí)體及息及時(shí)觸發(fā)并發(fā)布、水利應(yīng)用場(chǎng)景仿真推演、應(yīng)急預(yù)案快速形成并擇優(yōu)。關(guān)鍵技術(shù)：水利數(shù)據(jù)演算分析技術(shù)、基于仿真引擎及可視化模型雙向渲染技術(shù)、數(shù)字孿生單元部件預(yù)警消息的空間關(guān)聯(lián)綁定及消息查看，結(jié)合大模型技術(shù)實(shí)現(xiàn)基于仿真引擎及可視化模型雙向渲染驅(qū)動(dòng)下的數(shù)字孿生水利應(yīng)用場(chǎng)景仿真推演，基于場(chǎng)景預(yù)演結(jié)果，實(shí)現(xiàn)以知識(shí)平臺(tái)驅(qū)動(dòng)下的調(diào)度方案推送，輔助最優(yōu)預(yù)案決策。模型的應(yīng)用和模型的應(yīng)用和模型的增強(qiáng)和模型的增強(qiáng)和3.建議圍繞知識(shí)圖譜和大模型融合的數(shù)據(jù)安全、隱 1212知識(shí)圖譜產(chǎn)業(yè)推進(jìn)方陣簡(jiǎn)介知識(shí)圖譜產(chǎn)業(yè)推進(jìn)方陣旨在培育和壯大知識(shí)圖譜領(lǐng)域供應(yīng)商、集成商、服務(wù)商與用戶企業(yè)，以標(biāo)準(zhǔn)化為紐帶，共同促進(jìn)知識(shí)要素在各行業(yè)領(lǐng)域的挖掘、富集、流動(dòng)和應(yīng)用，推動(dòng)構(gòu)建跨行業(yè)、跨領(lǐng)域的知識(shí)挖掘與應(yīng)用服務(wù)新型基礎(chǔ)設(shè)施。方陣成員包括理事長(zhǎng)單位、成員單位，并設(shè)置輪值主席、專家委員會(huì)、秘書處及必要的工作組。方陣將通過供需對(duì)接、診斷評(píng)估、測(cè)試認(rèn)證、標(biāo)準(zhǔn)宣貫、教育培訓(xùn)、知識(shí)交換協(xié)議開發(fā)等手段服務(wù)產(chǎn)業(yè)，不定期開展技術(shù)沙龍、案例征集、成果發(fā)布、專題競(jìng)賽、產(chǎn)業(yè)峰會(huì)等活動(dòng)，推動(dòng)知識(shí)圖譜的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)深化應(yīng)用。通過后，將頒發(fā)成員單位證書。申請(qǐng)表下載鏈接如下：知識(shí)圖譜標(biāo)準(zhǔn)化工作組簡(jiǎn)介全國(guó)信標(biāo)委人工智能分委會(huì)知識(shí)圖譜工作組及IEEE知識(shí)圖譜標(biāo)準(zhǔn)化工作組，由標(biāo)準(zhǔn)化研究院牽頭，聯(lián)合知識(shí)圖譜相關(guān)企事業(yè)單位、研究院所、高校、機(jī)構(gòu)，旨在運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)化的理念、方法和技術(shù)梳理分析知識(shí)圖譜領(lǐng)域核心標(biāo)準(zhǔn)化需求，共同推動(dòng)知識(shí)圖譜關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)的研制等工作，支撐知識(shí)圖譜技術(shù)的高質(zhì)量推廣與應(yīng)用。工作組現(xiàn)有清華大學(xué)、阿里巴巴、聯(lián)想、華為、百度、騰訊、東軟、螞蟻科技、依圖等70余家知識(shí)圖譜領(lǐng)域相關(guān)單位共同參與準(zhǔn)、IEEE標(biāo)準(zhǔn)3項(xiàng)，在研標(biāo)準(zhǔn)10項(xiàng)。知識(shí)圖譜產(chǎn)品認(rèn)證旨在強(qiáng)化和提升知識(shí)圖譜相關(guān)產(chǎn)品的質(zhì)量，規(guī)范知識(shí)圖譜在通用及醫(yī)療、金融等領(lǐng)域構(gòu)建與應(yīng)用過程中的性能指標(biāo)和功能要求，建立優(yōu)質(zhì)知識(shí)圖譜產(chǎn)品名錄，促進(jìn)行業(yè)良性發(fā)展，實(shí)知識(shí)圖譜產(chǎn)品認(rèn)證旨在強(qiáng)化和提升知識(shí)圖譜相關(guān)產(chǎn)品的質(zhì)量，規(guī)范知識(shí)圖譜在通用及醫(yī)療、金融等領(lǐng)域構(gòu)建與應(yīng)用過程中的性能指標(biāo)和功能要求，建立優(yōu)質(zhì)知識(shí)圖譜產(chǎn)品名錄，促進(jìn)行業(yè)良性發(fā)展，實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新與標(biāo)準(zhǔn)的有機(jī)結(jié)合。家標(biāo)準(zhǔn)和團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)，中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院聯(lián)合北京賽西認(rèn)證《知識(shí)圖譜應(yīng)用平臺(tái)認(rèn)證技術(shù)規(guī)范》等基礎(chǔ)知識(shí)圖譜產(chǎn)品認(rèn)證技術(shù)規(guī)范，并研制了《金融領(lǐng)域知識(shí)《醫(yī)療領(lǐng)域知識(shí)圖譜應(yīng)用能力認(rèn)證技術(shù)規(guī)范》等領(lǐng)域知識(shí)圖譜認(rèn)證技術(shù)規(guī)范，共設(shè)置300余項(xiàng)測(cè)評(píng)指標(biāo)?，F(xiàn)已有聯(lián)想、華為、百度、螞蟻科技、清華大學(xué)、中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院醫(yī)學(xué)信息研究所、科大訊飛等30余家單位的知識(shí)圖譜系統(tǒng)通過首批、第二批和第三批基礎(chǔ)知識(shí)圖譜產(chǎn)品認(rèn)證，首批醫(yī)療領(lǐng)域知識(shí)圖譜產(chǎn)品認(rèn)證。獲批使用的認(rèn)證標(biāo)識(shí)如下：知