智能問(wèn)答
悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫(kù)提供了靈活的設(shè)計(jì)模式以及高效的關(guān)聯(lián)查詢，能夠在高規(guī)模的數(shù)據(jù)增長(zhǎng)情況下提供
更高效,、更智能的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)來(lái)支撐大量復(fù)雜的語(yǔ)音搜索需求,，為用戶提供更準(zhǔn)確和高質(zhì)量的答案,。
業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)
海量數(shù)據(jù)查詢速度慢
隨著數(shù)據(jù)量和復(fù)雜度的不斷增長(zhǎng),，問(wèn)答助手需要更強(qiáng)的數(shù)據(jù)查詢能力
缺少推理和聯(lián)想能力
傳統(tǒng)的問(wèn)答機(jī)器人只能基于已有的答案進(jìn)行回復(fù),，答案缺少個(gè)性化內(nèi)容
機(jī)械化問(wèn)答體驗(yàn)差
問(wèn)答場(chǎng)景中用戶經(jīng)常有不同角度的提問(wèn),，機(jī)械式的回復(fù)往往無(wú)法滿足預(yù)期,，導(dǎo)致用戶流失
方案架構(gòu)
悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫(kù)提供強(qiáng)大的分布式引擎來(lái)存儲(chǔ)圖數(shù)據(jù)，中間層包含數(shù)據(jù)獲取,、圖譜構(gòu)建和圖譜管理模塊,，最終將數(shù)據(jù)輸入至圖應(yīng)用層，涵蓋了智能問(wèn)答,、語(yǔ)音助手,、內(nèi)容理解等各種應(yīng)用場(chǎng)景。
方案優(yōu)勢(shì)：更智能的問(wèn)答助手
悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫(kù)通過(guò)對(duì)海量信息進(jìn)行圖處理,，形成大規(guī)模的知識(shí)庫(kù)并支撐業(yè)務(wù)應(yīng)用,，并能引入機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能（AI）,、自然語(yǔ)言識(shí)別（NLP）等技術(shù)手段來(lái)提高答案準(zhǔn)確度和趣味性,，節(jié)省人工成本，提升用戶體驗(yàn)。
使用收益
大幅度提升數(shù)據(jù)查詢性能
圖數(shù)據(jù)庫(kù)可以大幅度提升數(shù)據(jù)查詢性能,，因?yàn)閳D數(shù)據(jù)庫(kù)可以更快更準(zhǔn)確地查找結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),，并可以搜索和傳播相關(guān)信息，從而提升查詢性能,。此外,，圖數(shù)據(jù)庫(kù)還可以從多個(gè)節(jié)點(diǎn)處搜索及存取數(shù)據(jù)，減少單個(gè)節(jié)點(diǎn)的等待時(shí)間,，進(jìn)而增強(qiáng)查詢性能
具備上下文推理能力，提高 AI 助手回答準(zhǔn)確度
圖數(shù)據(jù)庫(kù)在智能問(wèn)答中可以用來(lái)表示和存儲(chǔ)實(shí)體之間的結(jié)構(gòu)化關(guān)系,，為計(jì)算機(jī)理解文本提供更多的上下文信息,。它可以幫助 AI 系統(tǒng)建立超越詞匯邊界的更復(fù)雜的概念模型，發(fā)現(xiàn)新的潛在關(guān)系以及進(jìn)行更深入的推理,，使其能夠更準(zhǔn)確地回答問(wèn)題
客戶案例
基于圖數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建數(shù)億實(shí)體和數(shù)十億關(guān)系的高質(zhì)量通用知識(shí)圖譜平臺(tái),，用于支持每天線上數(shù)百萬(wàn)次的「小布」語(yǔ)音助手問(wèn)答請(qǐng)求，并將通用圖譜逐漸擴(kuò)展到商品圖譜,、健康圖譜,、風(fēng)控圖譜等多個(gè)垂類
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圍繞公安戶政知識(shí)建立領(lǐng)域知識(shí)圖譜和問(wèn)答系統(tǒng)（KBQA），通過(guò)知識(shí)圖譜語(yǔ)義問(wèn)答和 GIS 的結(jié)合將地理位置和相應(yīng)的屬性精準(zhǔn)返回,，應(yīng)用于異地行政服務(wù),、身份證辦理咨詢等自助問(wèn)答系統(tǒng)
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