一句话优势
连接知识，洞见关联，让每一次触达都化为智慧的源泉！
知识图谱，是将结构化数据以及海量的图片、文档、视频等知识进行集中管理，通过可视化界面定义实体并计算实体标签值，通过高效的图谱方式，展现实体的关联关系，查找实体之间的影响路径，并可以精准查找和回答系统提炼的知识。
系统价值
1. 数据整合与互联：知识图谱能够将来自不同来源的异构数据进行整合，通过结构化数据关联以及自然语义关系的构建，实现信息的连接。
2. 提升信息利用效率：通过高效的知识管理和自动化信息抽取，知识图谱能够快速定位实体和关联信息，提高数据处理的速度和准确性。
3. 增强智能化应用：知识图谱为各类智能系统提供实体标签和指标体系，同时通过语义理解基础，支持复杂的自然语言处理、智能搜索、个性化推荐和自动问答等功能。
4. 支持决策和预测：知识图谱通过构建实体和关系网络，帮助识别趋势、评估风险、并支持更明智的决策。
5. 提供可视化洞察：知识图谱的可视化分析能力，帮助用户更直观地理解复杂数据关系，挖掘潜在的模式和洞察。
建设的必要性
1. 数据理解：传统的关系型数据库难以理解庞大的数据集关联关系。知识图谱通过提供语义结构和灵活的数据模型，能更好地管理和理解大规模异构数据。
2. 信息孤岛：不同数据源之间往往存在信息孤岛问题。知识图谱通过知识融合能力，可以整合多模态数据，实现信息的互联互通。
3. 自动化和智能化需求：知识图谱能够支持各类智能应用，如实体标签、自然语言处理、推荐系统、搜索引擎等，提供基础数据支撑和语义理解能力。
核心功能
1、知识管理：支持结构化数据、文本、图像、视频等多模态数据的标签化管理，提供高效的全生命周期数据管理能力。
2、信息抽取与融合：支持结构化数据的高效自动抽取和多种规则抽取方式，能够对海量数据进行实体识别、关系抽取、特征提取和摘要生成。
3、数据存储与查询：提供高效的存储管理，支持大规模节点和关系的存储与快速查询响应。
4、标签计算：定义实体，并实现实体的标签、标签值、群组、标签画像的计算。
5、可视化分析与算法支持：支持丰富的图谱可视化布局和多种图分析算法，以便用户进行深入的数据分析与探索。
6、应用接口和SDK支持：提供图谱搜索、查询分析、管理接口及丰富的SDK支持（如JavaSDK），便于进行系统集成和二次开发。
适用场景
1. 信息检索与推荐：基于知识图谱的语义搜索和个性化推荐，可以为用户提供更相关的搜索结果和推荐内容。
2. 知识管理：帮助企业构建统一的知识框架，促进内部信息的共享和重用，从而提升组织的知识管理水平。
3. 智能问答与助手：在虚拟助手、客服系统等场景中，利用知识图谱理解用户意图，并提供精准答案。
4. 风控与监测：在金融行业，通过构建相关实体和关系网络，有效识别风险、监测市场动态和预判趋势。
5. 医学信息处理：在医学领域，通过构建医疗知识图谱，支持医学数据的整合、分析和临床决策支持。