文章摘要：GaussMind業(yè)內(nèi)首推的一體化AI知識中臺，基于多年積累的知識圖譜、自然語言處理、多模態(tài)語義理解、智能搜索等AI核心技術(shù)，打造以KCS知識庫、企業(yè)搜索、知識圖譜高度融合的全周期、一體化的AI知識中臺，提供智能化知識服務(wù)。“AI知識中臺”在底層對接各種不同來源和形式的數(shù)據(jù)，核心功能層為企業(yè)提供知識生產(chǎn)、知識加工、知識應(yīng)用能力，上層支持不同業(yè)務(wù)場景應(yīng)用落地。

KCS知識庫 + 企業(yè)搜索 + 知識圖譜 = GaussMind一體化AI知識中臺

GaussMind業(yè)內(nèi)首推的一體化AI知識中臺，基于多年積累的知識圖譜、自然語言處理、多模態(tài)語義理解、智能搜索等AI核心技術(shù)，打造以KCS知識庫、企業(yè)搜索、知識圖譜高度融合的全周期、一體化的AI知識中臺，提供智能化知識服務(wù)?！癆I知識中臺”在底層對接各種不同來源和形式的數(shù)據(jù)，核心功能層為企業(yè)提供知識生產(chǎn)、知識加工、知識應(yīng)用能力，上層支持不同業(yè)務(wù)場景應(yīng)用落地。

GaussMind一體化AI知識中臺帶來的應(yīng)用價值

以中臺思維做知識管理，核心價值在于通過知識管理體系中臺能力的支持，可以快速、高效應(yīng)對前臺服務(wù)渠道和場景，提供靈活、精準的知識調(diào)用需求。GaussMind一體化AI知識中臺的應(yīng)用價值表現(xiàn)在以下方面：

1、以知識為中心的支持模式：一是知識獲?。褐С謴奈谋?、圖像、語音、數(shù)據(jù)庫中把知識抽取出來；二是知識構(gòu)建：包括知識存儲與知識計算，一方面大規(guī)模存儲、高性能查詢、動態(tài)更新已經(jīng)獲取的知識，另一方面分析挖掘知識潛在的關(guān)聯(lián)關(guān)系，產(chǎn)生隱性知識；三是知識服務(wù)：主要體現(xiàn)在智能搜索和智能問答。

2、結(jié)構(gòu)化、可視化的知識沉淀：基于知識圖譜的行業(yè)解決方案，包括圖譜自動抽取、實體消歧等，實現(xiàn)專業(yè)化的知識生產(chǎn)，提升知識信息密度與關(guān)聯(lián)度，提供更加面向業(yè)務(wù)的知識組織能力；利用交互式機器學(xué)習(xí)技術(shù)，根據(jù)推理、糾錯、標注等交互動作的學(xué)習(xí)能力，不斷沉淀知識邏輯和模型，提高系統(tǒng)智能性，將知識沉淀在企業(yè)內(nèi)部，降低對經(jīng)驗的依賴。

3、搜索更精確，提升工作效率：利用強大的自然語言理解技術(shù)和精準的搜索排序技術(shù)，支持附件內(nèi)容、知識圖譜等多種類型數(shù)據(jù)的搜索，快速獲取想要的知識，高效滿足企業(yè)員工業(yè)務(wù)檢索、信息獲取、專業(yè)咨詢等場景的需求，所搜即所需，大幅提升員工工作效率；提供針對txt、word、pdf文檔內(nèi)數(shù)據(jù)的檢索能力，無需每次單獨打開特定文件后再搜索，快速查找自己需要的資料，數(shù)據(jù)的快速定位能力提升1倍以上。

4、提升知識的豐富度：打破傳統(tǒng)的知識形態(tài)，將企業(yè)數(shù)據(jù)組織成多類型、多維度的豐富知識形態(tài)，面向場景建模，便于前臺快捷的獲取多樣知識；同時為多個前臺服務(wù)渠道和場景提供信息支持，讓前臺服務(wù)交付和創(chuàng)新更順暢。

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