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AI正在重寫數(shù)據(jù)規(guī)則手冊——知識圖譜是第一頁
企業(yè)數(shù)據(jù)基礎設施正從回答"發(fā)生了什么"轉(zhuǎn)向支持AI實時決策。傳統(tǒng)架構無法滿足AI對語義理解的需求，知識圖譜通過節(jié)點和邊的方式組織信息，提供實體間的關系和上下文。谷歌十多年的知識圖譜實踐表明，從"字符串到實體"的轉(zhuǎn)變是現(xiàn)代AI的核心特征。隨著智能代理AI的發(fā)展，知識圖譜將作為智能層為自主代理提供上下文支持。
生成式 AI 時代的數(shù)據(jù)：我們需要更多知識工程師
在生成式 AI 時代,數(shù)據(jù)的重要性日益凸顯。隨著 AI 項目從概念驗證走向生產(chǎn),組織需要更加關注用于訓練和推理的數(shù)據(jù)質(zhì)量。專家們強調(diào)了解數(shù)據(jù)背景的重要性,以確保 AI 模型使用正確的數(shù)據(jù)。這突出了知識工程師的重要性 - 他們能夠理解數(shù)據(jù)的上下文,并引導我們找到正確的數(shù)據(jù)。知識工程在 AI 時代將發(fā)揮關鍵作用。
知識圖譜：企業(yè) AI 中的關鍵紐帶
知識圖譜作為連接結構化數(shù)據(jù)和大語言模型的關鍵技術,正在引起企業(yè)界的廣泛關注。它可以幫助企業(yè)更好地理解數(shù)據(jù)之間的關系,提高AI應用的準確性和可解釋性。雖然構建知識圖譜仍存在技術挑戰(zhàn),但結合生成式AI的新方法正在簡化這一過程,有望加速知識圖譜在企業(yè)中的應用和價值實現(xiàn)。
高通重磅發(fā)布！最新驍龍至尊版汽車平臺亮相及戰(zhàn)略重點
高通在汽車領域的AI策略緊密圍繞車內(nèi)智能和信息實時處理展開。隨著中國等市場中的汽車廠商對算力需求增加，高通致力于通過車端AI滿足車輛復雜、多變?nèi)蝿盏奶幚硇枨蟆?/p>
GraphRAG本地化與Ollama集成及交互式UI：結合知識圖譜的本地模型支持和交互界面
結合知識圖譜的本地模型支持和交互界面，提供低成本、高效能的知識管理和查詢工具，適用于數(shù)據(jù)管理、查詢執(zhí)行和結果可視化。
欺詐關聯(lián)排查系統(tǒng)項目
為積極響應北京銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，信用卡中心充分運用大數(shù)據(jù)信息及技術優(yōu)勢，整合內(nèi)外部數(shù)據(jù)及各類風險信息，首次引入知識圖譜分析平臺，創(chuàng)新性的以圖譜形態(tài)構建風險關系網(wǎng)絡的形式，重新組織多個業(yè)務條線產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，構建5大關聯(lián)圖譜風險業(yè)務模型場景。
西門子成都燈塔工廠：云邊一體的知識圖譜讓知識固化與傳承
知識服務成為了SEWC的一個迫切需求，生產(chǎn)現(xiàn)場人員需要快速精準的問題定位、故障分析、設備操作和突發(fā)情況的應對知識，實現(xiàn)及時專業(yè)的自助服務。
知識圖譜賦能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型
Neo4j知識圖譜的應用極其廣泛，覆蓋網(wǎng)絡安全、金融服務、醫(yī)療保健、生命科學、供應鏈和物流、零售、電信和制造等眾多行業(yè)，適用于從欺詐檢測和實時推薦到患者旅程、數(shù)字孿生、材料清單等各種用例。
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