花了点时间研究了下 Coze 平台（一个轻松构建个人智能体的平台），体验很好，宣称不懂代码也能创造属于自己的智能体，但创造复杂的智能体，对使用者的素质要求还是比较高的，需要付出一点学习成本。...当前市面上能经常听到的一些智能体，比如百度的文心一言、讯飞的星火、抖音的豆包、智谱清言等等，基本上都推出了智能体的创作，大多数主要集中于文字和图片的处理，对于复杂流程的智能体还不能很好的处理。...我用“豆包”克隆了一段自己的声音并创建了一个智能体，还挺像那么回事。 这些智能体基本是延续ChatGPT 的 GPT Store 策略，都向老大哥对齐，做成标配。...相较于之前的AutoGPT、AgentGPT等其他的黑盒智能体，当下的智能体应用开发更容易、也更亲民，基本是通过Prompt 提示词的方式来完成，高级一点的会使用LLM（大语言模型）编排工具，把我们常用的的插件...目前的智能体，更多的还是玩具，真正产生经济效益的并不多，我原先畅想的自动帮人点外卖、订票、出行规划等，还是会有一个过程，条件成熟了自然会出现。
三、智能应用角度 ? 知识图谱最早就是由Google应用到知识搜索中取的一个名字，以前都不叫知识图谱。...而在企业智能应用中，因为有了知识图谱，我可以关联相关的数据来探测异常、控制风险等。 ? 之前看到有人说，作为人工智能的产品经理，不能不了解知识图谱。为何知识图谱在人工智能时代如此重要呢？...可以依据一定的推理规则发现新知识，形成的知识经过质量评估后进入知识图谱。依据知识图谱数据平台可构建语义搜索，智能问答，推荐等应用。 以下是知识图谱构建步骤的详细介绍。...基于知识图谱的相关应用大致可以分为搜索、问答、决策、推荐等几种常见的类别，本文主要就年初规划的xx智能问答建设方案，介绍一下基于知识图谱的智能问答，主要分为如下几个方面： 1、人机对话体系结构 2、问答产品知识结构...3、典型的智能问答产品 4、智能问答的关键技术 5、基于知识图谱的智能问答 1、人机对话体系结构 ?
二、磐小妹智能客服使用流程 磐小妹智能客服基于深度学习技术，通过对自然语言精准的理解，实现对问题最准确的匹配。磐小妹智能客服是面向企业端的、支持全领域数据导入的聊天机器人系统。...支持网站、APP、微信、小程序等多种接入方式，并让企业免费使用上述智能客服的全部流程。 三 、说一下磐小妹智能客服的特色 磐小妹智能客服是一款旨在降低人力成本，显著提升用户体验的客服系统。...磐小妹智能客服支持桌面网站、移动网站、App、邮件、微信、微博、短信等多种渠道接入，无论用户来自于哪个渠道都可以享受到我们的服务； 3.智能学习。...磐小妹智能客服是面向企业版的客服系统，支持为企业提供部署、配置等服务。 四 、不仅仅是智能客服 除智能客服业务外，还有推荐系统、舆情分析系统等自然语言处理相关的业务。...欢迎更多的企业联系我，免费试用。
本体知识图谱 本体就是对那些可能相对于某一智能体（agent）或智能体群体而存在的概念和关系的一种描述。 ——汤姆·格鲁伯——《迈向知识共享型本体的设计原则》。 ...本体从schema的角度来定义（自上向下），而知识图谱其实更强调的是数据层（自底向上）来构建。对于领域或垂直行业的知识图谱，一般都需要有本体层。而实体可以定义为本体的某个概念的实例。 ...——王昊奋老师 本体（ontology）主要应用于：人工智能、语义网、软件工程、 生物医学信息学、图书馆学以及信息架构。...openCyc 是一个致力于将各个领域的本体及常识知识综合地集成在一起，并在此基础上实现知识推理的人工智能项目。其目标是使人工智能的应用能够以类似人类推理的方式工作。
4.知识图谱与智能问答知识图谱与智能问答其实是两个相关的概念，它们都在人工智能领域中扮演着重要的角色。知识图谱是以图形结构表示的知识库，它包含了实体、属性和实体之间的关系。...基于知识图谱的智能问答系统（KBQA）是一种常见的技术路线，它利用知识图谱中的数据进行问题的解析和查询，从而得到准确的答案。知识图谱与智能问答系统的结合可以提高问答系统的准确性和效率。...通过利用知识图谱中的丰富知识和关系，智能问答系统能够更好地理解用户的问题，并给出更准确的答案。同时，知识图谱也可以为智能问答系统提供更多的背景知识和上下文信息，从而提升系统的智能化水平。...5.在工业智能问答领域，大语言模型ChatGPT能否替代知识图谱技术？这也是近期在知识图谱技术领域，引发讨论最多的一个问题。...在智能化呼声此起彼伏的今天，服务创新、模式创新、质量创新、管理创新无一不依赖于行业知识图谱的深度应用。
如何将这些信息有效组织起来，进行结构化的存储，就是知识图谱的内容。 知识图谱的难点在于知识图谱的搭建，如何高效、高质量、快速的搭建知识图谱是知识图谱工程的核心。...搭建了一份知识图谱之后，如何更好的利用和优化它呢？今天我们介绍知识图谱中的知识推理来回答这个问题。...作者&编辑 | 小Dream哥 1 知识推理 刚刚开始接触深度学习的时候，心里一直藏着一个疑惑，即现在的神经网络和反向传播算法为什么会被称为“人工智能”，怎么看，也不过是一种模仿神经学的更为复杂数学模型而已...直到接触到了知识图谱以及今天要介绍的知识推理，才感觉到一些所谓真正“人工智能”的味道。闲话叙毕，现在看看所谓的知识推理，究竟是怎么一回事，有哪些实现方法，进展到了什么样的程度。...总结 知识图谱是人工智能技术最重要的基础设施，是计算机能够实现推理、预测等类似人类思考能力的关键。
THU数据派 来源：专知 随着自然语言处理等相关技术的发展，知识图谱已经成为工业界开展下一代人工智能应用的重要基础。...几周前，北京大学的赵东岩老师，在计算所做了名为《知识图谱的关键技术及其智能应用》的讲座，讲座从知识图谱构建、补全及其人机交互问答等方面系统阐述知识图谱的关键技术方案；并结合北大计算机研究所在这个研究方向上的具体进展...，以实际应用为背景、探讨如何基于知识图谱实现智能问答等智能应用的技术路线。
近日，AI科技大本营采访到了东南大学教授、博士生导师，东南大学认知智能研究所所长漆桂林。...例如，金融领域中的信用评估、风险控制、反欺诈问题；医疗领域中的智能问诊问题。从通用知识图谱到领域知识图谱，知识图谱开始在越来越广泛、复杂的场景中落地并解决实际问题。...漆桂林简介 漆桂林，东南大学教授，博士生导师，东南大学认知智能研究所所长。现任中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会副主任和中国科学技术情报学会知识组织专业委员会副主任。...2006年，漆教授获得英国贝尔法斯特女皇大学计算机博士学位，导师为人工智能界著名专家 Weiru Liu 教授。...目前，漆桂林的研究方向为：知识图谱的表示和推理、通用知识图谱构建、情感分析、智能问答、关系抽取、多模态图像处理。
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一种通过计算机模拟人类智能的技术，其应用范围越来越广泛。...知识图谱（Knowledge Graph，KG）则是人工智能技术中的重要组成部分，它是一种结构化的、语义化的知识表示方式，能够帮助计算机理解和处理人类语言。...知识图谱的应用知识图谱可以应用于多个领域，如搜索引擎、智能客服、自然语言处理、数据分析等。以下是几个知识图谱的应用案例：搜索引擎知识图谱可以帮助搜索引擎更好地理解用户的搜索意图，提供准确的搜索结果。...智能客服知识图谱可以帮助智能客服更好地理解用户的问题，并提供准确的解答。...结论知识图谱是人工智能技术中的重要组成部分，它可以帮助计算机更好地理解和处理人类语言，从而实现更智能化的应用。随着人工智能技术的不断发展，知识图谱的应用范围也将越来越广泛。
近年来，知识图谱技术得到了迅速发展，本文目的在于探讨智能的安全运营技术中知识图谱技术应该发挥何种作用。 一、概述 网络环境本身可以与图数据结构结合，因此将知识图谱技术引入到智能安全运营中具备可行性。...二、知识图谱赋能智能安全运营 将知识图谱应用到智能安全运营之前，首先需要明确的是，智能安全运营业务是否需要知识图谱的加入。...知识图谱就是为此类问题所设计的，因此知识图谱可以推动智能安全运营的发展。 知识表示技术和知识获取技术是能否成功应用知识图谱的关键。...《AISecOps 智能安全运营技术白皮书》[3]中智能安全运营前沿技术图谱就提到了知识图谱在安全运营中的作用，其指出超融合知识图谱是运营数据关联分析、智能决策、行动响应的重要数据基础设施。...目前在智能安全运营中还没有很好的应用实例，但是知识图谱领域一个重要的研究是知识推理，是人工智能领域发展的重点之一。
领域知识图谱-中式菜谱知识图谱：实现知识图谱可视化和知识库智能问答系统（KBQA) A knowledge graph for Chinese cookbook（中式菜谱知识图谱），可以实现知识图谱可视化和知识库智能问答系统...通过收集网上完全公开的有关中式菜谱的数据，经过数据清洗和分析，转换为知识图谱的存储结构，并提供可视化展示与搜索和智能问答等功能，为热爱美食与烹饪的人们提供方便快捷的中式菜谱服务，并以知识图谱的形式直观显示出不同菜品的关系及所用原料...智能问答系统（KBQA）： 基于构建的中式菜谱知识图谱，设计知识库问答KBQA系统，根据提出的和菜品有关的问题，系统自动给出答案，对于无法给出回答的情况系统也能进行回应。...，针对其中和菜品有关的各类问题，智能问答系统可以给出对应问题的答案。...本项目中的智能问答机器人名为小吃。
来源：知乎—机器学习小谈地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/386458680 本文约6100字，建议阅读10分钟 可解释人工智能遇上知识图谱。...随着人工智能的发展，知识图谱开始应用于更多的场景，关注度不断攀升，成为认知智能领域的核心技术之一。最重要的是，知识图谱逐渐成为人工智能应用的强大助力。...对比通用知识图谱，随着人工智能在细分以及新兴领域上的应用，专业型知识图谱越来越受到重视。...对比右图，人工智能模型借助医疗生物领域知识图谱，例如基于路径得出的解释，显然比左图更容易理解、更有说服力。...决策树解释vs知识图谱解释 对于知识图谱在可解释人工智能上带来的优势，以及它们当前方法理论、限制以及机遇，Freddy Lecue博士在2020年的论文On the role of knowledge
构建行业知识图谱，实现智能推理与知识服务，推进多机多人多任务的人机协同，开发新一代知识工程的技术体系和系统平台，服务搜索、推荐、规划、对话机器人等领域的情景感知和人机协同。...信息检索 围绕自然语言处理、自然语言理解、知识图谱工具、智能问答、智能检索等领域进行技术研究与应用。...建设基于主动学习与迁移学习的自然语言处理平台，重点投入自然语言理解、非结构化数据的实体与关系提取，半自动化及自动化知识抽取等方向，构建知识图谱工具，提供智能问答、智能检索等上层应用。...深度学习 专注于以深度学习为核心的技术研发，针对垂直行业，支撑集团的智能餐饮、智能零售、供应链物流、智能营销、智能工业等业务领域。...知识图谱平台提供长效机制，使公安知识图谱库能伴随着新数据的接入而不断更新、丰富，为上层各类基于知识图谱的人机交互研判应用和智能挖掘模型服务提供数据支撑。
图的定义 图的逻辑结构 图的基本术语 网图中的权指从一个节点到另一个节点需要花费的代价 无向图 各顶点都是连通的，才称作连通图 连通分量是非连通图的极大连通子...
一、前言 本文是《智能对话机器人实战开发案例剖析》系列文章的第三部分，第1篇：基于知识图谱的智能问答机器人技术架构。
摘要知识图谱是一种基于图的结构化知识表示方式.如何构造大规模高质量的知识图谱, 是研究和实践面临的一个重要问题.提出了一种基于互联网群体智能的协同式知识图谱构造方法.该方法的核心是一个持续运行的回路,...在本文中, 我们将这种类型的众包定位为一种互联网群体智能, 进而将这种构造知识图谱的方式称为“基于互联网群体智能的知识图谱构造”.抽象而言, 本文探索采用基于互联网人类群体智能的方式来构造知识图谱并促使其持续演化...该方式的可行性体现在3个方面. (1) 在互联网环境下, 涌现出了面向众多复杂问题求解的群体智能现象, 为基于群体智能的知识图谱构造和演化提供了参考性示例. (2) 人类个体, 在某种意义上, 是一个天然的高质量自然语言分析程序...这种基于群体智能的知识图谱构造方式, 其核心技术难点在于如何对大规模参与者群体提交的海量信息片段进行有效的融合与反馈, 使得在群体层面上形成一致、准确的高质量知识图谱.具体而言, 本文提出了一种基于群体智能的知识图谱构造方法...但是, 这一概念能够在何种程度上有效指导一个人工群体智能系统的构造, 仍然需要进一步的观察和确认.2. 方法本节介绍一种基于互联网群体智能的知识图谱构造方法.
导读：知识图谱工程实践仅仅是迈向智能的第一步。丰富的结构化知识很有用，但是如何将这些符号化的知识融合应用到计算框架中仍然是一大挑战。...通过与各类自然语言处理算法或模型结合，由知识驱动的显式事实知识和隐式语言表征，集成语言知识，才能发挥认知智能的威力，推动常识理解和推理能力的进步。 下面我们将介绍知识图谱如何提升智能水平。...作者：王楠 赵宏宇 蔡月 来源：大数据DT 01 语义匹配 语义匹配是搜索推荐、智能问答和辅助决策的基础。在没有知识图谱以前，文本匹配主要依靠字面匹配为主，通过数据库搜索来获取匹配结果。...知识图谱在语义匹配方面，在如图4-12所示的几个方面增强了智能性。 ▲图4-12 知识图谱为语义匹配增强智能性 1....依托知识图谱实现语义扩展，可以获得更好的排序召回结果。如图4-13所示搜索过程的几个方面，体现知识图谱智能的威力。 1.
17年这波AI浪潮推动着各行各业在进行着智能化和AI+的尝试，而当前业界在网络故障智能监控诊断这块到目前为止还没有可参照的成熟案例。...知识图谱相对于很火的深度学习，其可解释性为智能诊断提供了新的选项和思路。...本文从网络的拓扑知识出发，设计了一套基于图算法的故障诊断系统，对网络的智能运营进行了一些探索。...技术方案设计和实现 image.png 上图是故障智能诊断的整体方案，大体上分为如下部分： a) 网络信息知识图谱构建 我们当前主要使用关系式数据库来描述和存储全网各类信息...image.png 总结和展望 以上就是基于知识图谱相关算法的网络故障智能诊断程序的思路和实现方案，现已完成开发和离线数据测试验证。
今天午睡前，随便从阅读器里面翻到一本书。讲IOS开发的，看了一小会儿感觉还不错。准备小记一下，折腾到哪里算哪里～
文章目录 中医与人工智能-基于Protégé构建知识图谱 本文内容 中医数据获取 中医数据处理 Protégé介绍与基本使用 基于Protégé构建知识图谱 通过protégé创建类的层次关系 通过protégé...创建实体属性关系 通过protégé创建实体 推理模型实现 中医妇科本体存储 总结 中医与人工智能-基于Protégé构建知识图谱 本文内容 本文为系列长文，为便于读者单独阅读每篇博客都对整体项目有个大致理解...地址：https://graphviz.org/download/ 构建类，关系，实体等环节，大多基于entities窗口，具体如下： 基于Protégé构建知识图谱 通过protégé创建类的层次关系...中医妇科本体存储 基于protégé构建的本体库，有多种存储形式，本文基于Neo4j存储，使用Neo4j实现知识图谱的查询与展示，具体见下图。...总结 本文是中医与人工智能的系列博客，本文有很多内容借鉴与赵老师的曾经工作，这里一并感谢。
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