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智能知識管理系統

1. 應用場景

公安、金融、通信、醫療、政務、稅務、社保等行業用戶或企業集團。

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2. 系統功能   

        l  快速構建行業知識庫:

            通過定制構建知識圖譜結構和智能推理模型,建立貼合業務需求的知識管理平臺。

        l  服務機器人、微信機器人智能后臺服務:

            利用對話服務和文本內容服務接口,可快速建立實體服務機器人、微信服務機器人后臺知識庫系統。

        l  構建應用領域知識圖譜結構:

            依據具體行業知識管理需求,動態定制知識庫基本框架結構,為知識存儲、檢索和管理提供基礎平臺。

        l  構建應用領域智能推理模型:

            系統內置了基于規則、統計學、機器學習的推理模型,并可依據實際需求通過開放式接口納入新的推理模型。

        l  支持既有業務數據無縫接入:

            用戶業務數據可以和知識圖譜系統無縫集成,以便回答和既有業務相關的問題。

        l  提供開放式語義理解架構:

     系統內置了基于詞典、規則和機器學習的語義理解標準???,能快速建立行業語料庫,簡化了語義理解數據庫的管理維護,機器學習的泛化能力也減少了語義理解庫構建的工作量。

3. 系統組成

·Robase Server:分布式知識資源云服務管理引擎。

·Robase Conversation:基于自然語言的對話管理引擎。

·Robase Serach:基于文本的行業知識庫搜索引擎。

4. 用戶價值

·基于知識圖譜和機器學習機制的知識管理框架,可快速定制行業知識庫,也可無縫集成既有業務數據庫,降低知識庫構建工作量和維護復雜度。

·基于智能推理模型的服務框架,可支持多輪交互、智能檢索、精準答復,改善群眾體驗,智能高效,精準服務,提高業務辦理效率,既降低了人工成本,又能提高客戶滿意度。

·降低相關部門業務人員培訓成本和內部協同成本。

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