1燈塔書《知識(shí)增強(qiáng)大模型》作者珠峰書《知識(shí)圖譜：認(rèn)知智能理論與實(shí)戰(zhàn)》作者明珠計(jì)劃精英人才，高級(jí)工程師，浦東新區(qū)首席技師標(biāo)準(zhǔn)編制專家，上海市人工智能標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì)委員上?？莆u(píng)審專家，上海市監(jiān)局標(biāo)準(zhǔn)評(píng)審專家CCF高級(jí)會(huì)員、CAAI專委委員、CIPS語言與知識(shí)計(jì)算專委會(huì)委員多次獲得省部級(jí)獎(jiǎng)項(xiàng)和國際國內(nèi)算法競賽獎(jiǎng)項(xiàng)數(shù)十項(xiàng)人工智能領(lǐng)域的國家發(fā)明專利和會(huì)議、期刊學(xué)術(shù)論文數(shù)百次在國際國內(nèi)學(xué)術(shù)和產(chǎn)業(yè)大會(huì)上分享AI技術(shù)和產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)《數(shù)字產(chǎn)業(yè)化：體系、技術(shù)與落地實(shí)踐》編委委員《新程序員007?大模型時(shí)代的開發(fā)者》封面人物和文章作者《新程序員006?人工智能新十年》特邀專家顧問和文章作者33DeepSeekDeepSeek是什么？?DeepSeekR1真世界領(lǐng)先，達(dá)到了跟o1相當(dāng)、或者至少接近的推理能力，且將推理過程可視化?它做到這個(gè)水平只用到少得多的資源，所以價(jià)格十分便宜?它是完全開源的并且還發(fā)布論文，詳細(xì)介紹了訓(xùn)練中所有的步驟和竅門DeepSeek是什么？?DeepSeekR1真世界領(lǐng)先，達(dá)到了跟o1相當(dāng)、或者至少接近的推理能力，且將推理過程可視化?它做到這個(gè)水平只用到少得多的資源，所以價(jià)格十分便宜?它是完全開源的并且還發(fā)布論文，詳細(xì)介紹了訓(xùn)練中所有的步驟和竅門?DeepSeek深度求索公司是一家純粹的中國公司混合專家直接硬件編程通訊優(yōu)化多頭潛在注意力混合精度訓(xùn)練并行訓(xùn)練框架55DeepSeek技術(shù)故事性可可,證用放驗(yàn)使,強(qiáng)注力關(guān)能被可可,證用放驗(yàn)使,強(qiáng)注力關(guān)能被全球網(wǎng)民蜂擁而至，超越ChatGPT成為歷史上用戶增長最快APP黑洞的視界，是我們對(duì)未知的極限，彼岸的光亮可能同于此岸的黑暗。大模型的邊界，決定了系統(tǒng)的能力范圍。之于大模型能力邊界，我們應(yīng)當(dāng)清晰認(rèn)知、尊重并接納，有所為有所不為！——王文廣<somepurposeswherereliabilityand型無疑是非常有趣和有用的。2121在自然界中，小丑魚與?？堑湫偷幕ダ采P(guān)系。小丑魚依賴?？@得庇護(hù)和繁殖場所，?？麆t在一定程度上依賴小丑魚獲得營養(yǎng)和免受捕食。這種共生關(guān)系使兩者相互依存、共同生存?？萍冀绲幕ダ采萍碱I(lǐng)域同樣存在互利共生模式，如“水光牧”模式?！八饣パa(bǔ)”將光伏電源調(diào)整為平滑穩(wěn)定電源，同時(shí)“光伏＋牧場”實(shí)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)與環(huán)境效益雙贏，體現(xiàn)了科技領(lǐng)域中不同元素間的協(xié)同發(fā)展。圖?；パa(bǔ)應(yīng)用范式圖模互補(bǔ)應(yīng)用范式在研究大模性產(chǎn)業(yè)落地的實(shí)踐過程中，難點(diǎn)在于如化的思路來解決實(shí)際問題。圖?；パa(bǔ)正是實(shí)踐的產(chǎn)界的互補(bǔ)共生系統(tǒng)中借鑒而來，其核心是利用知識(shí)型進(jìn)行優(yōu)勢互補(bǔ)，構(gòu)建強(qiáng)大的智能系統(tǒng)。它適用于知識(shí)、對(duì)大模型的“幻覺”容忍性較低的場景，如制造業(yè)故障分析、醫(yī)療診斷、工藝優(yōu)化、法律服務(wù)等。本章系統(tǒng)地介紹大模型和知識(shí)圖譜協(xié)同實(shí)現(xiàn)圖——王文廣燈塔書《知識(shí)增強(qiáng)大模型》2121大語言模型：語義理解的基石大語言模型為智能體提供強(qiáng)大的語義理解能力。它經(jīng)過海量文本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，能夠準(zhǔn)確理解人類語言的含義。以智能客服為例，大語言模型可以快速解析客戶咨詢的問題，理解其中的意圖，進(jìn)而提供精準(zhǔn)的回答和解決方案。知識(shí)圖譜：領(lǐng)域知識(shí)的寶庫知識(shí)圖譜構(gòu)建了豐富的領(lǐng)域知識(shí)庫，將各種實(shí)體及其關(guān)系進(jìn)行清晰呈現(xiàn)。在金融智能體中，知識(shí)圖譜存儲(chǔ)著各類金融產(chǎn)品信息、市場動(dòng)態(tài)以及相關(guān)政策法規(guī)等知識(shí)，智能體借助知識(shí)圖譜，能夠?yàn)橛脩籼峁I(yè)的金融咨詢和投資建議。知識(shí)圖譜的構(gòu)建和維護(hù)工作耗時(shí)費(fèi)力，需要大量人工標(biāo)注和質(zhì)量控制，從非結(jié)構(gòu)化文本中抽取實(shí)體、關(guān)系和屬性來構(gòu)建圖譜，且難以覆蓋所有知識(shí)，容易出現(xiàn)不完整問題。在基于知識(shí)圖譜的問答中，語言理解和生成問題較為棘手，使用門檻較高，限制了知識(shí)圖譜的廣泛應(yīng)用和交互體驗(yàn)。大模型訓(xùn)練和推理需消耗大量計(jì)算資源和能源，成本高昂且?guī)憝h(huán)境負(fù)擔(dān)。同時(shí)，大模型缺乏事實(shí)知識(shí)驗(yàn)證和糾正機(jī)制，易出現(xiàn)幻覺問題，更新知識(shí)成本大，輸出結(jié)果難以精確控制和解釋。結(jié)構(gòu)化知識(shí)表達(dá)藥物等實(shí)體通過“引發(fā)”“治療”高效檢索能力能快速定位和查詢所需信息。以特定企業(yè)的上下游產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)系、可解釋推理機(jī)制基于明確的語義結(jié)構(gòu)和圖譜中的精確知識(shí)內(nèi)容與關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)，知識(shí)圖譜能進(jìn)行高可信度的推理，且推理過程和結(jié)果具有可解釋性。例如在金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，可依據(jù)圖譜中企業(yè)的股權(quán)關(guān)系、交易記錄等進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)推理，并清晰展示l語言理解與生成l對(duì)話式交互l跨語言知識(shí)獲取l構(gòu)建知識(shí)圖譜lAI編程/NL2QLl確定性的事實(shí)/憑據(jù)l前沿知識(shí)/更新l可解釋的推理知識(shí)圖譜l演繹推理/謂詞邏輯大模型——王文廣燈塔書《知識(shí)增強(qiáng)大模型》第8章《圖?；パa(bǔ)應(yīng)用范式》在實(shí)際應(yīng)用中，知識(shí)圖譜和大模型并非孤立存在，而是相互配合。同一個(gè)智能系統(tǒng)的各組件可根據(jù)不同任務(wù)和場景需求，靈活運(yùn)用兩者優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)知識(shí)圖譜與大模型的協(xié)同，提升系統(tǒng)的智能水平、可控性、可靠性和可解釋性?！趯?shí)際應(yīng)用中，知識(shí)圖譜和大模型并非孤立存在，而是相互配合。同一個(gè)智能系統(tǒng)的各組件可根據(jù)不同任務(wù)和場景需求，靈活運(yùn)用兩者優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)知識(shí)圖譜與大模型的協(xié)同，提升系統(tǒng)的智能水平、可控性、可靠性和可解釋性?！跷膹V燈塔書《知識(shí)增強(qiáng)大模型》可驗(yàn)證性可追溯性大模型進(jìn)行推理決策時(shí)，可可干預(yù)性20KAF--Knowledge-basedAgentFacto——王文廣珠峰書《知識(shí)圖譜：認(rèn)知智能理論與實(shí)戰(zhàn)》P7AGI大模型知識(shí)圖譜標(biāo)簽化協(xié)同編輯場景化知識(shí)倉庫24DeepSeek爆火之下的知識(shí)管理Know-What25DeepSeek爆火之下的知識(shí)管理Know-Whatu業(yè)務(wù)決策支持：?例：某乳制品企業(yè)通過用戶購買頻次數(shù)據(jù)制定精準(zhǔn)營銷策略。u合規(guī)與標(biāo)準(zhǔn)化：?記錄企業(yè)資質(zhì)、產(chǎn)品合規(guī)參數(shù)（如ISO認(rèn)證、安全標(biāo)準(zhǔn)）。?例：零售企業(yè)通過門店基礎(chǔ)數(shù)據(jù)（位置、面積）制定統(tǒng)一運(yùn)營規(guī)范。u知識(shí)沉淀與共享：?例：制造業(yè)通過設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)手冊指導(dǎo)故障排查。26DeepSeek爆火之下的知識(shí)管理Know-Why27DeepSeek爆火之下的知識(shí)管理Know-Whyu研發(fā)創(chuàng)新：u流程優(yōu)化：28DeepSeek爆火之下的知識(shí)管理Know-How29DeepSeek爆火之下的知識(shí)管理Know-Howu生產(chǎn)制造：u技術(shù)研發(fā)：u服務(wù)與運(yùn)維：30DeepSeek爆火之下的知Know-Who?例如：技術(shù)專家名錄、客戶關(guān)鍵對(duì)31DeepSeek爆火之下的知Know-Who?突發(fā)問題中聯(lián)系外部顧問或內(nèi)需求分析設(shè)計(jì)研發(fā)流程管理工藝研發(fā)設(shè)備管理庫存管理資金管理客戶管理供應(yīng)鏈物流需求分析設(shè)計(jì)研發(fā)流程管理工藝研發(fā)設(shè)備管理庫存管理資金管理客戶管理供應(yīng)鏈物流創(chuàng)新創(chuàng)新管控知識(shí)搜索知識(shí)搜索知識(shí)體系知識(shí)體系知識(shí)問答知識(shí)傳承知識(shí)問答知識(shí)傳承知識(shí)推送從被動(dòng)問答：直接響應(yīng)需求搜索引擎和ChatBot多以被動(dòng)搜索或者問答形式存在后做出回應(yīng)。如傳統(tǒng)的搜索引擎，用戶輸入關(guān)鍵詞，它根據(jù)算法給出相關(guān)搜索結(jié)果，主要是對(duì)用戶問題的直接解答，交互方式較為單到主動(dòng)推送：洞察潛在需求它不僅能在用戶詢問健康問題時(shí)提供解答，還能主動(dòng)根據(jù)用戶的日常健康數(shù)據(jù)，如心率、睡眠等，分析潛在健康風(fēng)險(xiǎn)，并主動(dòng)推送健基礎(chǔ)問答技能構(gòu)建復(fù)雜決策技能提升在企業(yè)知識(shí)管理中，基礎(chǔ)問答技能是專業(yè)技能分層構(gòu)建的底層。智能體能夠準(zhǔn)確回答簡單的事實(shí)性問題，像“地球的周長是多少”，“今天上證指數(shù)是多少？”,“納斯達(dá)克是漲還是跌？”等，為后續(xù)復(fù)雜技能的構(gòu)建打下基礎(chǔ)。這是更具挑戰(zhàn)性的任務(wù)場景，智能體能夠在專業(yè)領(lǐng)域，使用大量的專業(yè)知識(shí)來進(jìn)行決策。智能體能夠回答推理決策性的問題，比如“騎自行車?yán)@地球一圈要多久？”,“預(yù)測一下明天上證指數(shù)的漲跌？”,“納斯達(dá)克的連續(xù)下跌是否意味著美國進(jìn)入經(jīng)濟(jì)衰退周期？”事實(shí)核查的流程事實(shí)核查是確保輸出內(nèi)容準(zhǔn)確可靠的關(guān)鍵步驟。智能體在生成內(nèi)容后，會(huì)通過多種渠道進(jìn)行事實(shí)核查，如調(diào)用權(quán)威數(shù)據(jù)庫、新聞資訊等。例如在回答科學(xué)知識(shí)問題時(shí)，智能體將答案與專業(yè)科學(xué)數(shù)據(jù)庫對(duì)比，驗(yàn)證信息真實(shí)性，避免傳播錯(cuò)誤信息。邏輯自洽的驗(yàn)證方法邏輯自洽的驗(yàn)證旨在保證生成內(nèi)容在邏輯上合理連貫。通過自然語言處理技術(shù)，分析內(nèi)容的語法結(jié)構(gòu)、語義關(guān)系等。如在生成故事時(shí)，檢查故事情節(jié)是否前后矛盾、因果關(guān)系是否合理，確保輸出內(nèi)容邏輯清晰，符合常理。大模型落地之“四三二一原則”20%：產(chǎn)品設(shè)計(jì)30%：知識(shí)增強(qiáng)30%：知識(shí)增強(qiáng)40%40%：模型能力④強(qiáng)大數(shù)據(jù)分析能力，深度滲透其中。例如，通過對(duì)大量病歷、醫(yī)學(xué)影像等數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，智能體能夠輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病醫(yī)生提供更精準(zhǔn)的診斷參考，提高診斷41企業(yè)知識(shí)管理平臺(tái)企業(yè)知識(shí)管理平臺(tái)通過雙向反饋架構(gòu)實(shí)現(xiàn)知識(shí)動(dòng)態(tài)優(yōu)化，提升了系統(tǒng)的智能水平、可控性、可靠性和可解釋性，有助于工業(yè)領(lǐng)域更高效地管理和利用知識(shí)，推動(dòng)工業(yè)生產(chǎn)和決策的智能化發(fā)展。通過大模型解析知識(shí)內(nèi)容，基于知識(shí)圖譜技術(shù)建立知識(shí)間的雙向鏈接關(guān)系，幫助你在查看知識(shí)的同時(shí)，發(fā)現(xiàn)相關(guān)的隱藏知識(shí)融合Milvus向量數(shù)據(jù)庫,Cassandra列式存儲(chǔ)、Janusgraph圖存儲(chǔ)和Minio文檔存儲(chǔ)的混合存儲(chǔ)架構(gòu)，具備卓越的性能。它能夠高效整合文本、圖像、視頻等多種模態(tài)的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)聯(lián)合分析。像在多媒體資料管理中，能同時(shí)處理文字描述與圖像信息。對(duì)于文本數(shù)據(jù)，DeepSeek大模型可進(jìn)行深度語義分析，提取關(guān)鍵信息。結(jié)合知識(shí)圖譜的關(guān)聯(lián)關(guān)系，為知識(shí)管理提供有力支持。根據(jù)場景進(jìn)行自動(dòng)化的復(fù)雜案例庫建設(shè)是企業(yè)知識(shí)管理的關(guān)鍵基礎(chǔ)，是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)、知識(shí)和人的協(xié)同管理與利用有效途徑。01實(shí)現(xiàn)知識(shí)節(jié)點(diǎn)間的雙向可追溯雙向鏈接追蹤技術(shù)確保知識(shí)節(jié)點(diǎn)間的雙向可追溯性，用戶在查看某個(gè)知識(shí)節(jié)點(diǎn)時(shí)，既能了解其來源，也能知曉其影響的其他知識(shí)節(jié)點(diǎn)。如在項(xiàng)目管理中，可清晰追蹤任務(wù)的上下游02支持反向推理與影響分析該技術(shù)支持反向推理，從結(jié)果追溯原因，同時(shí)能進(jìn)行影響分析。在市場分析場景下，可分析某項(xiàng)政策對(duì)市場各環(huán)節(jié)的影01信貸知識(shí)圖譜構(gòu)建信貸知識(shí)圖譜，整合多源數(shù)據(jù)，全面呈現(xiàn)信貸業(yè)務(wù)02欺詐識(shí)別能力提升某三甲醫(yī)院通過先進(jìn)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了跨學(xué)科文獻(xiàn)的這一成果使科研線索的發(fā)現(xiàn)效率提升了5倍，助依托工藝知識(shí)圖譜，企業(yè)將異依托工藝知識(shí)圖譜，企業(yè)將異常定位時(shí)間大幅縮短至分鐘級(jí)，提高生產(chǎn)效率，降低損失。某裝備制造企業(yè)精心構(gòu)建工藝知識(shí)圖譜，梳理生產(chǎn)工藝中的知識(shí)體系，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的有效沉增量學(xué)習(xí)機(jī)制解析采用增量和流式構(gòu)建知識(shí)圖譜的機(jī)制，能夠在不重新訓(xùn)練整個(gè)模型的基礎(chǔ)上，對(duì)新出現(xiàn)的知識(shí)進(jìn)行學(xué)習(xí)和整合。這一機(jī)制使得知識(shí)庫可以隨著新知識(shí)的不斷涌入而動(dòng)態(tài)更新，始終保持內(nèi)容的時(shí)效性。版本迭代周期顯著縮短通過增量學(xué)習(xí)機(jī)制的有效運(yùn)行，版本迭代周期縮短了60%。這意味著知識(shí)能夠更快地更新到最新狀態(tài)，為用戶提供更及時(shí)、準(zhǔn)確的信息，滿足不斷變化的業(yè)務(wù)需求。“到2027年，超過60%的企業(yè)機(jī)構(gòu)將把AI素養(yǎng)納入數(shù)據(jù)和分析戰(zhàn)略，而目前這一比例還不到5%。到2028年，50%構(gòu)建于2023年之前的中國數(shù)據(jù)和分析平臺(tái)，將因?yàn)榕c生態(tài)系統(tǒng)脫鉤而過時(shí)。到2028年，30%的企業(yè)機(jī)構(gòu)將把數(shù)據(jù)變現(xiàn)或數(shù)據(jù)入表納入其數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。”擁抱并大幅領(lǐng)先其他圍棋AI勝李世石（職并大幅領(lǐng)先其他圍棋AI勝李世石（職冠軍）2016年底，AlphaGo網(wǎng)絡(luò)對(duì)戰(zhàn)全勝2017年，AlphaGo勝柯潔2017年，戰(zhàn)勝所有其他版本戰(zhàn)勝樊麾（職業(yè)二段）2021/7/152021/7/15AlphaFold22024/5/8AlphaFold32020/1/15AlphaFold1腦力替代帶來效率革命思維革命引發(fā)社會(huì)巨變和文化繁榮腦力替代帶來效率革命思維革命引發(fā)社會(huì)巨變和文化繁榮奇點(diǎn)來臨：邁向通用人工智能時(shí)代應(yīng)用API應(yīng)用