2012 年谷歌提出知識圖譜的概念之后，這項技術迅速火爆，給互聯(lián)網語義搜索、智能問答帶來了活力，讓人工智能具備認知能力和邏輯能力，從此之后，知識圖譜與大數(shù)據和深度學習一起，成為推動互聯(lián)網和人工智能發(fā)展的核心驅動力之一。
越來越多的企業(yè)在構建知識圖譜落地的時候會發(fā)現(xiàn)一些問題，比如通常情況下構建圖譜的數(shù)據存在多源異構的情況。異構數(shù)據可能是結構化的，或者是半結構化的，甚至是非結構化的，如何從非結構化、不同格式、不同系統(tǒng)的數(shù)據中構建結構化的圖譜，是影響知識圖譜應用落地的關鍵。
基于上述痛點，沃豐科技GaussMind推出AI中臺?知識圖譜解決方案，基于自研“原心引擎”深度學習的NLP算法，使用搜索、語義識別、機器學習等技術，幫助企業(yè)建立數(shù)據知識體系：
知識圖譜構建：幫助企業(yè)完成上傳、標注數(shù)據，自定義構建模型訓練，構建可視化圖譜；
知識圖譜展示：大圖展示知識圖譜的知識點和關系，便于全面理解數(shù)據的關聯(lián)和影響；
知識應用：圖譜問答、搜索、推理等應用能力，適合企業(yè)復雜多變的業(yè)務場景。
沃豐科技GaussMind知識圖譜應用場景
搜索與推薦：將相關知識點繪制成知識圖譜。通過自然語言理解，識別用戶查詢中的實體和屬性信息，基于知識圖譜的知識計算能力，為用戶搜索和推薦滿足需求的結構化信息內容。
智能問答：基于客戶常見問題建立大規(guī)模知識庫，構建知識圖譜。機器通過理解，將用戶的問題轉化為對知識圖譜上的知識點查詢，自動回復用戶關心的問題答案。
分析與決策：知識圖譜通過語義連接幫助理解大數(shù)據，獲得對大數(shù)據的洞察，提供決策支持，應用于各行業(yè)。
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