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智能知识管理系统

1. 应用场景

公安、金融、通信、医疗、政务、税务、社保等行业用户或企业集团。

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2. 系统功能   

        l  快速构建行业知识库:

            通过定制构建知识图谱结构和智能推理模型,建立贴合业务需求的知识管理平台。

        l  服务机器人、微信机器人智能后台服务:

            利用对话服务和文本内容服务接口,可快速建立实体服务机器人、微信服务机器人后台知识库系统。

        l  构建应用领域知识图谱结构:

            依据具体行业知识管理需求,动态定制知识库基本框架结构,为知识存储、检索和管理提供基础平台。

        l  构建应用领域智能推理模型:

            系统内置了基于规则、统计学、机器学习的推理模型,并可依据实际需求通过开放式接口纳入新的推理模型。

        l  支持既有业务数据无缝接入:

            用户业务数据可以和知识图谱系统无缝集成,以便回答和既有业务相关的问题。

        l  提供开放式语义理解架构:

     系统内置了基于词典、规则和机器学习的语义理解标准模块,能快速建立行业语料库,简化了语义理解数据库的管理维护,机器学习的泛化能力也减少了语义理解库构建的工作量。

3. 系统组成

·Robase Server:分布式知识资源云服务管理引擎。

·Robase Conversation:基于自然语言的对话管理引擎

·Robase Serach:基于文本的行业知识库搜索引擎

4. 用户价值

·基于知识图谱和机器学习机制的知识管理框架,可快速定制行业知识库,也可无缝集成既有业务数据库,降低知识库构建工作量和维护复杂度。

·基于智能推理模型的服务框架,可支持多轮交互、智能检索、精准答复,改善群众体验,智能高效,精准服务,提高业务办理效率,既降低了人工成本,又能提高客户满意度。

·降低相关部门业务人员培训成本和内部协同成本。