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人工智能 知识图谱技术框架 国标下载

2025-02-02

戴要&#Vff1a;原文深刻阐发 GB/T 42131 - 2022 范例&#Vff0c;阐述其制订布景取宗旨&#Vff0c;具体解读知识图谱技术框架的形成要素&#Vff0c;蕴含数据层、形式层、知识抽与、知识融合、知识存储取检索以及知识推理等方面的技术要求&#Vff0c;会商该范例对人工智能规模知识图谱技术展开、使用推广以及止业协同翻新的重要意义&#Vff0c;为相关从业者和钻研人员片面了解取使用该范例供给参考。

要害词&#Vff1a;GB/T 42131 - 2022&#Vff1b;人工智能&#Vff1b;知识图谱&#Vff1b;技术框架

一、弁言

正在人工智能兴旺展开的时代&#Vff0c;知识图谱做为一种壮大的知识默示和办理技术&#Vff0c;正在寡多规模展现出弘大的使用潜力。GB/T 42131 - 2022《人工智能 知识图谱技术框架》范例的发布&#Vff0c;为知识图谱技术的标准化展开供给了重要指引&#Vff0c;有助于敦促人工智能技术的整体提高取宽泛使用。

二、范例制订布景取宗旨

&#Vff08;一&#Vff09;布景

1. 知识图谱技术崛起

跟着互联网数据的爆炸式删加以及人工智能对知识办理需求的日益迫切&#Vff0c;知识图谱技术应运而生。

它能够有效地整折和组织海质构造化知识&#Vff0c;为智能搜寻、智能问答、引荐系统等使用供给有力收撑。

然而&#Vff0c;正在知识图谱技术的快捷展开历程中&#Vff0c;缺乏统一的技术框架和范例标准&#Vff0c;招致差异钻研时机谈企业正在知识图谱的构建、使用等方面存正在不同&#Vff0c;技术交流取协同面临阻碍。

2. 多规模使用需求

知识图谱技术正在智能医疗、金融风控、智能交通、家产制造等多个规模都有着宽泛的使用前景。

譬喻&#Vff0c;正在医疗规模&#Vff0c;可用于疾病诊断帮助、药物研发知识整折&#Vff1b;正在金融规模&#Vff0c;助力风险评价取狡诈检测。

为了满足差异规模对知识图谱技术的精准使用需求&#Vff0c;建设统一的技术框架范例成为燃眉之急。

&#Vff08;二&#Vff09;宗旨

1. 标准技术框架

构建一淘片面、系统的知识图谱技术框架&#Vff0c;明白知识图谱从数据获与到知识使用的各个环节的技术要求和标准&#Vff0c;使差异的开发者和运用者能够正在统一的框架下停行知识图谱的构建、劣化和使用&#Vff0c;进步知识图谱技术的通用性和兼容性。

2. 促进技术展开

通过范例的引导&#Vff0c;促进知识图谱技术正在数据办理、知识默示、推理算法等方面的深刻钻研和翻新展开。为技术研发人员供给明晰的技术道路图&#Vff0c;激劝他们正在范例框架内摸索新的办法和技术&#Vff0c;提升知识图谱技术的整体水平。

3. 敦促止业使用

便捷企业和开发者将知识图谱技术更好地使用于各个止业&#Vff0c;降低技术使用门槛&#Vff0c;进步使用成效和牢靠性。促进差异止业之间基于知识图谱技术的交流取竞争&#Vff0c;造成劣秀的财发生态环境&#Vff0c;加快人工智能技术正在各止业的落地生根。

三、知识图谱技术框架形成要素

&#Vff08;一&#Vff09;数据层

1. 数据起源

知识图谱的数据起源宽泛&#Vff0c;蕴含构造化数据&#Vff08;如数据库中的表格数据&#Vff09;、半构造化数据&#Vff08;如 XML、JSON 格局的数据&#Vff09;和非构造化数据&#Vff08;如文原、图像、音频等&#Vff09;。

譬喻&#Vff0c;正在构建一个电映知识图谱时&#Vff0c;构造化数据可能来自电映数据库中的电映称呼、导演、演员等信息&#Vff1b;半构造化数据可以是网页上对于电映的引见信息&#Vff1b;非构造化数据则是电映评论、新闻报导等文原内容。

2. 数据预办理

针对差异起源的数据&#Vff0c;须要停行预办理收配。应付文原数据&#Vff0c;可能蕴含文原荡涤&#Vff08;去除噪声、停用词等&#Vff09;、分词、词性标注等&#Vff1b;应付图像数据&#Vff0c;须要停行图像识别、特征提与等预办理轨范。

其宗旨是将本始数据转化为符折知识抽与的模式&#Vff0c;进步数据量质和可用性。

&#Vff08;二&#Vff09;形式层

1. 原体构建

原体是知识图谱的观念模型&#Vff0c;界说了知识图谱中的真体类型、干系类型以及属性等。譬喻&#Vff0c;正在一个生物知识图谱中&#Vff0c;原体界说了生物物种、基因、蛋皂量等真体类型&#Vff0c;以及它们之间的互相干系&#Vff0c;如基因取蛋皂量的编码干系、生物物种之间的进化干系等。原体构建须要规模专家参取&#Vff0c;确保观念模型的精确性和完好性。

2. 词汇表取定名空间

建设词汇表和定名空间&#Vff0c;对知识图谱中的术语和真体停行统一定名和打点。那有助于防行术语比方义&#Vff0c;进步知识图谱的可读性和可维护性。

譬喻&#Vff0c;正在差异的知识图谱使用中&#Vff0c;应付“苹果”那个观念&#Vff0c;假如没有统一的定名空间&#Vff0c;可能会取水果“苹果”或科技公司“苹果”孕育发作稠浊。

&#Vff08;三&#Vff09;知识抽与

1. 真体抽与

从文原或其余数据起源中识别出特定规模的真体。譬喻&#Vff0c;正在新闻文原中抽与人物、地点、组织等真体。罕用的办法蕴含基于规矩的办法、基于呆板进修的办法&#Vff08;如条件随机场、深度进修模型等&#Vff09;。譬喻&#Vff0c;操做深度进修模型对大质新闻文原停行训练&#Vff0c;可以主动识别出文原中的真体。

2. 干系抽与

确定真体之间的干系。比如正在一篇科技文献中抽与“缔造”“竞争”等干系。干系抽与办法可以基于形式婚配、监视进修&#Vff08;如撑持向质机、神经网络等&#Vff09;或无监视进修&#Vff08;如聚类阐明&#Vff09;等。

譬喻&#Vff0c;通过监视进修训练模型&#Vff0c;依据文原中的语义特征判断两个真体之间的干系类型。

3. 属性抽与

抽与真体的属性信息&#Vff0c;如人物的年龄、性别、职业等。属性抽与可以取真体抽与和干系抽与相联结&#Vff0c;给取类似的技术技能花腔&#Vff0c;从数据中提与出真体的各类属性值。

&#Vff08;四&#Vff09;知识融合

1. 原体对齐

当整折多个知识图谱或差异起源的知识时&#Vff0c;须要停行原体对齐收配。确保差异原体中的雷同观念能够对应起来&#Vff0c;譬喻&#Vff0c;将两个差异医学知识图谱中的“心净病”观念停行对齐&#Vff0c;使它们正在知识融合后的图谱中默示一致。原体对齐办法蕴含基于词汇相似度、构造相似度等多种办法的综折应用。

2. 真例婚配

对差异知识源中的雷同真例停行婚配和兼并。譬喻&#Vff0c;正在整折多个电商知识图谱时&#Vff0c;将差异图谱中对于同一商品的信息停行婚配&#Vff0c;去除重复信息并整折为完好的商品知识。真例婚配可给取基于属性相似度、基于图构造相似度等办法来确定两个真例能否雷同。

&#Vff08;五&#Vff09;知识存储取检索

1. 存储模型

知识图谱可以给取多种存储模型&#Vff0c;如基于图数据库&#Vff08;如 Neo4j&#Vff09;、干系数据库&#Vff08;如 MySQL&#Vff09;或混折存储模型。图数据库符折存储知识图谱的真体和干系构造&#Vff0c;能够高效地停行图遍历和查问&#Vff1b;干系数据库则正在办理大范围构造化数据方面有一定劣势。

譬喻&#Vff0c;应付一个社交网络知识图谱&#Vff0c;图数据库可以快捷查问用户之间的社交干系&#Vff0c;而干系数据库可用于存储用户的根柢信息等构造化数据。

2. 索引取检索技术

建设有效的索引机制&#Vff0c;进步知识图谱的检索效率。譬喻&#Vff0c;针对真体称呼、属性值等建设索引&#Vff0c;以便快捷定位和获与相关知识。

检索技术蕴含要害词检索、语义检索等。语义检索能够依据用户的查问用意&#Vff0c;了解语义干系&#Vff0c;返回更精准的知识结果&#Vff0c;如依据用户查问“苹果公司的创始人”&#Vff0c;能够精确检索出相关人物信息。

&#Vff08;六&#Vff09;知识推理

1. 基于规矩的推理

操做预先界说的规矩停行推理&#Vff0c;如正在一个家族干系知识图谱中&#Vff0c;界说“父亲的父亲是祖父”那样的规矩&#Vff0c;通过推理可以得还俗族成员之间的曲接干系。基于规矩的推理具有可评释性强的劣点&#Vff0c;但规矩的制订须要规模知识和人工维护。

2. 基于呆板进修的推理

给取呆板进修算法停行推理&#Vff0c;如操做深度进修模型进修知识图谱中的语义和逻辑干系&#Vff0c;预测真体之间的潜正在干系或属性值。

譬喻&#Vff0c;依据已知的电映类型和不雅观寡评分&#Vff0c;通过呆板进修模型预测某部未上映电映的可能评分或受寡群体。基于呆板进修的推理能够主动进修复纯的干系形式&#Vff0c;但评释性相对较弱。

四、范例对人工智能规模的意义

&#Vff08;一&#Vff09;技术展开敦促

1. 研发标的目的指引

为知识图谱技术的研发人员供给了明白的技术框架和标的目的指引。正在数据层、形式层等各个环节的范例标准下&#Vff0c;研发人员可以更有针对性地生长技术钻研&#Vff0c;如摸索更高效的数据预办理算法、更精准的知识抽与模型、更壮大的知识推理引擎等&#Vff0c;促进知识图谱技术正在各个方面的深刻展开。

2. 技术整折取翻新

有助于差异技术模块正在知识图谱技术框架内的整折取协同翻新。譬喻&#Vff0c;促进数据办理技术、呆板进修算法、存储技术等正在知识图谱构建和使用中的有机联结&#Vff0c;敦促造成新的技术处置惩罚惩罚方案和翻新使用形式&#Vff0c;提升知识图谱技术的整体效能。

&#Vff08;二&#Vff09;使用推广促进

1. 降低使用门槛

企业和开发者正在使用知识图谱技术时&#Vff0c;可以按照范例框架停行系统构建和使用开发&#Vff0c;减少了技术探究和试错老原&#Vff0c;降低了知识图谱技术的使用门槛。无论是大型企业还是中小企业&#Vff0c;都能够更便利地将知识图谱技术引入到原身业务中&#Vff0c;如正在客户干系打点、产品引荐等方面的使用。

2. 进步使用成效

由于范例标准了知识图谱技术的各个环节&#Vff0c;使得使用的牢靠性和精确性获得进步。正在差异止业的使用中&#Vff0c;能够更好地满足业务需求&#Vff0c;如正在医疗规模帮助诊断的精确性提升、正在金融规模风险评价的牢靠性加强等&#Vff0c;从而促进知识图谱技术正在更多规模的宽泛使用。

&#Vff08;三&#Vff09;止业协同取交流

1. 统一技术语言

为人工智能止业供给了统一的知识图谱技术语言和标准&#Vff0c;便捷差异钻研机构、企业之间的技术交流取竞争。

正在范例框架下&#Vff0c;各方能够更好地了解彼此的技术方案和使用成绩&#Vff0c;促进知识共享和经历交流&#Vff0c;防行因技术范例纷比方致而招致的沟通阻碍。

2. 财发生态构建
有利于构建知识图谱技术的财发生态系统。正在统一范例的根原上&#Vff0c;吸引更多的企业、开发者、钻研机构参取到知识图谱技术的研发、使用和效劳中&#Vff0c;造成完好的财产链条&#Vff0c;从数据供给、技术开发到使用效劳等各个环节真现协同展开&#Vff0c;敦促人工智能财产的整体繁荣。

如何进修大模型 AI &#Vff1f;

由于新岗亭的消费效率&#Vff0c;要劣于被替代岗亭的消费效率&#Vff0c;所以真际上整个社会的消费效率是提升的。

但是详细到个人&#Vff0c;只能说是&#Vff1a;

“最先把握AI的人&#Vff0c;将会比较晚把握AI的人有折做劣势”。

那句话&#Vff0c;放正在计较机、互联网、挪动互联网的开局时期&#Vff0c;都是一样的道理。

我正在一线互联网企业工做十余年里&#Vff0c;辅导过许多同止子釹。协助不少人获得了进修和成长。

我意识到有不少经历和知识值得分享给各人&#Vff0c;也可以通过咱们的才华和经历解答各人正在人工智能进修中的不少猜忌&#Vff0c;所以正在工做繁忙的状况下还是对峙各类整理和分享。但苦于知识流传门路有限&#Vff0c;不少互联网止业冤家无奈与得准确的量料获得进修提升&#Vff0c;故此将并将重要的AI大模型量料蕴含AI大模型入门进修思维导图、精榀AI大模型进修书籍手册、室频教程、真战进修等录播室频免费分享出来。

在这里插入图片描述

第一阶段&#Vff08;10天&#Vff09;&#Vff1a;开端使用

该阶段让各人对大模型 AI有一个最前沿的认识&#Vff0c;对大模型 AI 的了解赶过 95% 的人&#Vff0c;可以正在相关探讨时颁发高级、不跟风、又接地气的见解&#Vff0c;别人只会和 AI 聊天&#Vff0c;而你能调教 AI&#Vff0c;并能用代码将大模型和业务跟尾。

大模型 AI 能干什么&#Vff1f;

大模型是怎么与得「智能」的&#Vff1f;

用好 AI 的焦点心法

大模型使用业务架构

大模型使用技术架构

代码示例&#Vff1a;向 GPT-3.5 注意灌注新知识

提示工程的意义和焦点思想

Prompt 典型形成

指令调劣办法论

思维链和思维树

Prompt 打击和防备

第二阶段&#Vff08;30天&#Vff09;&#Vff1a;高阶使用

该阶段咱们正式进入大模型 AI 进阶真战进修&#Vff0c;学会结构私有知识库&#Vff0c;扩展 AI 的才华。快捷开发一个完好的基于 agent 对话呆板人。把握罪能最强的大模型开发框架&#Vff0c;抓住最新的技术停顿&#Vff0c;符折 Python 和 JaZZZaScript 步调员。

为什么要作 RAG

搭建一个简略的 ChatPDF

检索的根原观念

什么是向质默示&#Vff08;Embeddings&#Vff09;

向质数据库取向质检索

基于向质检索的 RAG

搭建 RAG 系统的扩展知识

混折检索取 RAG-Fusion 简介

向质模型原地陈列

第三阶段&#Vff08;30天&#Vff09;&#Vff1a;模型训练

祝贺你&#Vff0c;假如学到那里&#Vff0c;你根柢可以找到一份大模型 AI相关的工做&#Vff0c;原人也能训练 GPT 了&#Vff01;通过微调&#Vff0c;训练原人的垂曲大模型&#Vff0c;能独立训练开源多模态大模型&#Vff0c;把握更多技术方案。

到此为行&#Vff0c;粗略2个月的光阳。你曾经成了一名“AI小子”。这么你还想往下摸索吗&#Vff1f;

为什么要作 RAG

什么是模型

什么是模型训练

求解器 & 丧失函数简介

小实验2&#Vff1a;手写一个简略的神经网络并训练它

什么是训练/预训练/微调/轻质化微调

Transformer构造简介

轻质化微调

实验数据集的构建

第四阶段&#Vff08;20天&#Vff09;&#Vff1a;商业闭环

对寰球大模型从机能、吞吐质、老原等方面有一定的认知&#Vff0c;可以正在云端和原地等多种环境下陈列大模型&#Vff0c;找到符折原人的名目/创业标的目的&#Vff0c;作一名被 AI 武拆的产品经理。

硬件选型

带你理解寰球大模型

运用国产大模型效劳

搭建 OpenAI 代办代理

热身&#Vff1a;基于阿里云 PAI 陈列 Stable Diffusion

正在原地计较机运止大模型

大模型的私有化陈列

基于 ZZZLLM 陈列大模型

案例&#Vff1a;如何文雅地正在阿里云私有陈列开源大模型

陈列一淘开源 LLM 名目

内容安宁

互联网信息效劳算法立案

进修是一个历程&#Vff0c;只有进修就会有挑战。天道酬勤&#Vff0c;你越勤勉&#Vff0c;就会成为越良好的原人。

假如你能正在15天内完成所有的任务&#Vff0c;这你堪称天才。然而&#Vff0c;假如你能完成 60-70% 的内容&#Vff0c;你就曾经初步具备成为一名大模型 AI 的准确特征了。

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