知识图谱 - 深蓝海域KMPRO

知识图谱-企业智能决策的核心引擎

企业数字化转型的关键工具，核心在“连接”与“理解”。它通过建模实体及关系，整合分散信息，打破信息孤岛，助企业把握数据背后逻辑、隐性关系与规律，支撑深度分析、智能推理等。大模型时代，知识图谱的价值进一步凸显为：结构化知识锚点（解决幻觉）、**复杂推理引擎**（多跳分析）、**动态数据枢纽**（时序整合）。在金融、医疗、政务、制造等高严谨性场景中，知识图谱与大模型的协同将成为智能化落地的标配架构。未来演进方向包括：自动构图轻量化、多模态知识融合（文本 / 表格 / 图像）以及基于人类反馈的持续优化机制。

大模型时代，知识图谱的价值进一步凸显，知识图谱与大模型的协同将成为智能化落地的标配架构

获取解决方案

知识图谱如何助力企业发展

打破数据孤岛，实现知识整合与沉淀

企业在运营中积累的客户信息、产品数据、业务流程、员工档案等往往分散在 CRM、ERP、文档系统等不同平台，形成“数据孤岛”。知识图谱通过统一的实体定义（如“客户”、“产品”）和关系梳理（如“客户购买产品”、“员工负责项目”），将碎片化数据串联成结构化知识网络，让数据之间的关联显性化。

提升信息检索与问答效率，赋能业务快速响应

传统信息查询依赖关键词搜索或人工翻查，效率低且易遗漏关联信息。知识图谱支持多维度精准检索（如通过“客户行业 = 制造业 + 年度消费 > 500万”筛选目标客户）和自然语言问答（如“某产品近 3 个月的投诉原因及涉及的批次”），直接返回关联结果，无需跨系统切换。

支撑数据驱动决策，降低风险与试错成本

企业决策常因缺乏对业务关联的深度洞察而依赖经验，易导致偏差。知识图谱通过实体关系挖掘和路径分析，揭示隐藏的业务逻辑，为决策提供数据依据。

优化业务流程，提升跨部门协作效率

企业各部门（如销售、研发、风控）的信息壁垒会导致流程卡顿。知识图谱作为统一的知识载体，可实现跨部门信息实时共享。

大模型（LLM）时代 - 知识图谱的核心价值

解决大模型幻觉问题

金融、医疗等高风险领域容错率极低，大模型生成的“似是而非”结论可能导致重大损失。知识图谱通过**显式的逻辑结构与推理路径**，约束大模型输出范围，减少虚构事实。例如，临床试验问卷生成中，知识图谱将LLM输出JSON格式准确率提升至98.57%。
异构数据整合与动态更新

企业内数据孤岛林立（CRM、ERP、文档等），知识图谱充当**统一语义层**，融合多源异构数据。例如，永安期货构建产业链图谱，整合行情、库存、舆情等时序数据，支持周级增量更新与版本管理。
支持复杂推理与可解释决策

大模型擅长语义匹配，但多跳推理能力弱。知识图谱的**图遍历机制**可处理超过3跳的逻辑链路（如“企业→子公司→行业→竞争分析”），蚂蚁KAG框架借此将多跳问答F1值提升33.5%。

知识库中对知识图谱的应用

图谱领域

图谱智答

图谱智搜

路径分析

实体发现

驾驶舱

数据列表

图谱领域

图谱领域支持以实体字段（如客户、产品、项目）为原点，一键展开关联信息网络，深度穿透查看多级关系（如客户→订单→产品→供应商）。通过可视化层级结构与智能关联分析，快速定位关键信息，打破数据壁垒，让业务洞察更直观、决策更精准。适用于客户尽调、供应链分析、风险溯源等核心场景，助力企业实现知识资产的价值最大化！

图谱智答

无需复杂操作，用日常语言即可与企业知识图谱对话！输入问题（如 “某客户近半年的合作项目有哪些？”“产品 A 的供应商有哪些资质认证？”），系统即时解析语义，精准匹配图谱中的实体关系，返回结构化答案。

图谱智搜

三大搜索模式，解锁知识查询新体验！灵活组合条件，快速定位目标信息，让知识检索更高效、分析更深入。
按属性查：选定实体与属性，直接获取精准属性值（如 “查询产品 A 的研发周期”）；
按条件找：通过属性 + 值组合筛选实体，支持 “且 / 或” 逻辑（如 “查找价格 > 5000 且销量 Top10 的产品”）；
实体对比：选定两个实体，自动比对同一属性差异，数值型属性同步显示差值（如 “对比客户 A 与 B 的年度采购额差额”）。

路径分析

一键解析任意两个实体间的深层关联！输入目标实体（如 “客户 A” 与 “供应商 B”），系统自动追溯并可视化展示两者的关联路径（如 “客户A → 合作项目 → 产品C → 供应商B”），清晰呈现中间节点与关系类型。支持多路径对比与关键节点标注，助力挖掘潜在业务关联、识别风险传导链路，让复杂关系一目了然，为决策提供直观依据。

实体发现

输入关键词快速检索实体名称，精准匹配后即刻展现该实体的完整属性体系：从基础信息到关联特征，所有属性及对应值一目了然（如检索 "产品X"，即可查看其规格、价格、生产周期等全量属性）。支持实体信息的快速定位与细节查阅，让零散数据聚合呈现，为业务分析提供精准实体画像支持。

驾驶舱

将关键属性数据转化为直观图表！预设属性经配置后，驾驶舱自动生成动态可视化看板，支持柱状图、折线图、饼状图等多形式展示。实时呈现核心指标趋势（如客户增长、订单波动），支持钻取查看明细数据。一屏掌握业务全局，让数据洞察更高效，辅助管理层快速把握关键信息与决策方向。

数据列表

以实体为单位，逐条呈现领域内全量数据！每条记录对应一个实体，完整展示其全部属性与值，支持排序、筛选与快速检索。无论是客户信息、产品参数还是项目详情，均以规整列表形式清晰呈现，便于批量查阅、对比与导出。为数据整理、统计分析提供基础支撑，让领域知识体系一目了然。

典型业务场景与应用案例

金融产品的查询与推荐

场景：精准理财建议、智能客服查询、个性化产品推荐。

应用：银行构建的AIB金融智能应用平台，采用向量数据库、知识图谱等技术，针对营销策略、操作规范、监管政策等多个关键业务环节，形成全面、立体的金融知识图谱体系。该平台面向理财经理、大堂经理等岗位提供理财产品查询、业务问题解答等实时在线支持，提升了业务专业化水平。
医疗健康与临床试验

场景：患者预筛选、诊断支持、医疗知识管理。

应用：融合知识图谱与大模型，自动生成临床试验预筛选问卷，基于纳入/排除标准分析患者应答，资格判定准确率92.85%，招募周期从数周缩短至分钟级。
病历分析场景中，知识图谱支撑“症状-疾病-药品”关联推理，误诊风险降低37%。
银行网点查询

场景：智能客服网点查询解答、网点业务量预测与资源配置。

应用：银行构建了庞大的知识图谱，并应用于智能客服系统。当客户咨询关于银行网点的问题，如网点位置、营业时间、可办理的业务等，智能客服可以通过知识图谱快速准确地找到答案并回复客户。同时，知识图谱还可以结合客户的位置信息、业务偏好等，推荐最合适的网点，提升客户体验。
制造与供应链管理

场景：设备运维、供应链溯源、生产优化。

应用：上生产线知识图谱结合LLM，将自然语言查询（如“某型号设备历史故障率”）自动转换为SPARQL查询，降低非专家使用门槛。
时序知识图谱追踪固件版本与生产批次关联，支持召回溯源（如汽车零件缺陷回溯）。