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設(shè)計、連接并萃取數(shù)據(jù)價值、全流程數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控、統(tǒng)一數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)開發(fā)服務(wù)等，幫助企業(yè)構(gòu)建完整的數(shù)據(jù)中臺解決方案。 可復(fù)用行業(yè)知識庫 提供垂直行業(yè)可復(fù)用的領(lǐng)域知識庫，涵蓋行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)領(lǐng)域模型、行業(yè)數(shù)據(jù)主題庫、行業(yè)算法庫和行業(yè)指標(biāo)庫等，支持智慧政務(wù)、智慧稅務(wù)、智慧園區(qū)等行業(yè)來自：百科![]()
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另一方面，針對運營團隊客戶洞察、熱點分析、風(fēng)險預(yù)測等需求，竹間智能Emoti Knows智能知識庫有效管理企業(yè)海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，自動構(gòu)建成可推理、可運用的知識圖譜： · 以數(shù)據(jù)為驅(qū)動，實現(xiàn)客戶分群，需求洞察 · 按用戶旅程構(gòu)建服務(wù)流程，貫穿售前，售中、售后精準(zhǔn)服務(wù) · 將精細(xì)化運營貫穿以客戶為中心的整個業(yè)務(wù)生命周期來自：云商店![]()
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方向。 知識圖譜（KG）和大語言模型（LLM）都是知識的表示形式。KG是符號化的知識庫，具備一定推理能力，且結(jié)果可解釋性較好。但存在構(gòu)建成本高、泛化能力不足、更新難等不足。LLM是參數(shù)化的概率知識庫，具備較強語義理解和泛化能力，但它是黑盒模型，可能編造子虛烏有的內(nèi)容，結(jié)果的可解釋來自：百科![]()
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