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国双知识智能:从垂类知识管理向行业Copilot不断进化(下篇)
作者:管理员    发布于:2024-01-12 08:45:51    文字:【】【】【
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  技术创新,从来非一日之功,脱离不开跬步千里、小流入海的投入与耕耘。但技术升级的齿轮永不停缓,在以数据驱动的产业智能化之路上,国双专家团队始终坚持业务场景落地牵引技术产品迭代的研发路线,并躬行不止。

  回顾去年,国双知识智能产品团队天选接收到客户及市场的需求后,即迅速结合大模型能力推出了“大语言模型和知识图谱融合技术方案”。在这条”图模融合、以模赋库“的探索之路上,国双专家们不断尝试将大语言模型与行业知识库结合、融合。几经推演,都可验证出以知识库作为外部知识源进行引入,将有效简化大语言模型在训练过程中对数据和算力的高要求,又在一定程度上减少训练数据中缺乏领域专业知识的问题,降低大语言模型对领域内业务不能深入理解所造成的负面影响。

  在一次次落地调试的过程中,专家团队成功解锁多种业务场景内的全新技术实践,同时反哺平台产品的研发迭代,完成多样化应用积累,也为产品的后续迭代打开了更多思路。

  例如,某油气行业研究院采用了国双智能文案系统,就是以国双知识智能平台产品为底座,融合大语言模型能力,为垂直领域业务专家提供了包括了语音转写、文案校对、文本润色、文案辅助编写等智能化写作功能。同时,借助符合业务逻辑的底层知识管理、加工等平台能力,在垂类行业知识库的基础上,更加精准的适配科研语境,提供符合特定行业及领域的文书创作风格及书写要求,满足专业领域科研人员的使用体验需求,成功实现了技术复合”1+12“的功能效果。

  其实国双自成立以来,历经18年深耕国产数智软件的研发,过程中国双产品专家团天选团队队也曾一次次突破海量数据603138)存、算、应用等若干难题。并在很早即对众多人工智能技术门类持续开展积极的可行性研究。期间,陆续引入知识图谱、自然语言处理、机器学习、深度学习等先进技术,支撑计算机高效处理多源异构数据。专家团队发现,融合人工智能技术去掌握数据流动中的价值关联、形成体系化知识、提升计算机的认知智能是在海量复杂数据结构中实现数字化、智能化转型的必经之路。但这些成果并不是仅靠IT专家和数据专家来完成的,这些成绩的获取脱离不开浸泡于产业、乃至深潜于业务的专家牵引,才能构建出符合要求并适配于业务场景的可用产品。

  例如在2016年,国双即启动司法大数据平台研发,技术专家当时就发现搭建知识图谱的工作不同于文书标注,后者可能一个一般法律人员甚至非法律专业人士即可进行,但知识图谱一旦涉及到法律某一行业内的细分领域,专业性要求就非常高。单纯学习过法律知识的专业人员难以驾驭相关工作,甚至即使对法律有过很多钻研的高校教师也不一定具备行业内的专家能力要求,而那些受过法学专业教育、又兼具多年审判经验的资深专家才是搭建知识图谱的最佳人选。

  为确保产品体验符合行业专家用户的使用要求,国双先后集结了多位具备多年法院、检察院工作经验的资深专家,与技术团队融合协作,充分发挥业务专家的司法经验,引领技术团队对反复打磨功能体验,将业务与技术进行最大限度的对接,才最终获得突破。而国双参与承建的“法信”平台,也最终成为了中国最大的法律知识和案例大数据平台。

  这样自始至终源自于项目一线的产品孵化形式,带给了国双技术团队很大挑战同时也有很多收获。路径虽曲折,但一系列的成果让技术人员相信:产品研发,归根结底应来自于实际业务经验的沉淀或延伸,才能让技术贴近产业,真正落地于实际场景,实现虚与实的充分融合。

  作为一家国产企业级数智平台软件厂商,国双近二十年来一直坚持以“数据+知识”双要素能力驱动,围绕着众多客户真切的需求痛点实现产品及技术方案的持续优化升级。始终坚持以数智平台产品为项目交付提速,同时以项目场景为产品升级形成指引。

  正如同国双创始人、董事长兼CEO祁国晟先生曾在全球数字经济大会上的发言讲到的:“蓬勃发展的中国数字经济已经进入新阶段,产业智能化转型大势所趋,如果人工智能不能和场景紧密结合,并最终为各行各业的企业创造出真正价值,那人工智能仅靠技术将可能会毫无意义。”

  国双知识智能平台(GKP)由国双自主研发,依托NLP、知识图谱、机器学习、深度学习等技术能力,形成模型构建、数据标注、知识抽取、知识计算和应用的完整工具链,实现“数据-知识-应用-优化”的一站式全生命周期管理,加速知识“收集-沉淀-共享-创新”。GKP包括知识管理台、知识加工台、算法开发台、智能搜索、智能推荐、智能问答、图谱可视分析、智能文档库八大子系统。已服务于油气、制造、大交通、电网、司法、政府等领域。

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