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。

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模塊，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。