2012 年谷歌提出知识图谱的概念之后，这项技术迅速火爆，给互联网语义搜索、智能问答带来了活力，让人工智能具备认知能力和逻辑能力，从此之后，知识图谱与大数据和深度学习一起，成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。

越来越多的企业在构建知识图谱落地的时候会发现一些问题，比如通常情况下构建图谱的数据存在多源异构的情况。异构数据可能是结构化的，或者是半结构化的，甚至是非结构化的，如何从非结构化、不同格式、不同系统的数据中构建结构化的图谱，是影响知识图谱应用落地的关键。

基于上述痛点，沃丰科技GaussMind推出AI中台・知识图谱解决方案，基于自研“原心引擎”深度学习的NLP算法，使用搜索、语义识别、机器学习等技术，帮助企业建立数据知识体系：

知识图谱构建：帮助企业完成上传、标注数据，自定义构建模型训练，构建可视化图谱；

知识图谱展示：大图展示知识图谱的知识点和关系，便于全面理解数据的关联和影响；

知识应用：图谱问答、搜索、推理等应用能力，适合企业复杂多变的业务场景。

沃丰科技GaussMind知识图谱应用场景

搜索与推荐：将相关知识点绘制成知识图谱。通过自然语言理解，识别用户查询中的实体和属性信息，基于知识图谱的知识计算能力，为用户搜索和推荐满足需求的结构化信息内容。

智能问答：基于客户常见问题建立大规模知识库，构建知识图谱。机器通过理解，将用户的问题转化为对知识图谱上的知识点查询，自动回复用户关心的问题答案。

分析与决策：知识图谱通过语义连接帮助理解大数据，获得对大数据的洞察，提供决策支持，应用于各行业。