问途
集自动化构建、高性能存储与语义分析于一体的大规模知识图谱平台。
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平台介绍
“问途”定位为面向海量异构数据的大规模知识图谱平台，通过结构化方式建模概念、实体及其关系，帮助用户更好地组织、管理与理解复杂信息，并将知识以易于接受的形式传递给业务用户。平台聚焦“精准抽取—自增长构建—高效检索—语义融合—高性能存储”的全流程能力，一方面以自动化与增量化机制降低图谱构建与更新的人力成本；另一方面以秒级检索、可视化分析与推理支持，服务网络安全、城市政务、金融风控等典型场景的知识检索、关联探寻与决策分析需求。
核心功能
知识建模与表示
- 统一知识组织：以概念、实体、关系为核心的图谱建模框架，面向不同应用场景提供可扩展的知识表示与管理能力。
- 多源异构接入：支持从关系数据库、半结构化资源与文本数据中构建实例知识，为后续检索、融合与推理提供统一底座。
知识精准抽取（文本实体与关系抽取）
- 人机协同两阶段抽取：集成多模型协同推理与LLM集成学习方法，提升复杂文本的抽取精度。
- 主动学习降标注成本：通过交互式主动学习最小化人工标注量，支持模型自动训练、快速更新与高效部署。
- ModelOps全生命周期管理：以模型管理机制支撑模型构建、复用、迁移与迭代，形成可复用的模型库能力。
图谱构建演化（自增长自演化）
- 本体引导的模式匹配：结合多种相似度的“本体模型—库表模式匹配”算法，实现增量式概念模型与数据模式的智能映射。
- 增量发现与自动更新：面向数据持续变化场景，引入增量自动发现机制，支持实例模型自增长与图谱持续演化。
- 可视化映射编辑：提供多种可视化方式呈现复杂映射关系，并利用人工反馈迭代优化推荐算法。
图谱高效检索与自然语言问答
- 自然语言到图查询：基于LLM理解用户意图，自动生成图查询语言并执行，降低非专业人员使用门槛。
- 秒级大图检索：支持亿级节点、十亿级边规模的检索与模式匹配式自定义查询，满足高并发分析需求。
- 结果智能呈现：对查询结果类型进行识别，自动渲染更合适的展示方式，支撑递进化、层次化的知识呈现。
图表联合存储与超级节点管理
- 图表混合存储：融合图数据库与文档型数据库优势，兼顾高效导入、检索与统计分析。
- 超级节点高效管理：面向单节点千万级边的极端场景，通过谓词合并与“只读必要数据”等策略提升单跳检索性能。
- 高性能工程指标：在导入、单跳检索与统计分析等任务上，相较主流纯图方案实现显著性能提升，支撑百亿级数据规模扩展。
核心创新点
主动学习×LLM×ModelOps的一体化知识抽取
以交互式主动学习降低标注成本，以多模型协同与LLM提升抽取精度，并通过ModelOps实现可复用与可持续迭代。
本体引导的增量映射与图谱自增长
通过模型—模式智能映射与增量自动发现机制，将“构建一次”升级为“持续演化”，显著降低更新维护成本。
图表混合存储的超大规模检索能力
面向超级节点与超大规模数据，结合混合存储、查询语言封装与工程级优化，兼顾性能、兼容性与易用性。