OpenSPG 新版发布：大模型知识抽取与快速知识图谱构建

随着大数据时代的来临，知识图谱在各个领域的应用越来越广泛，如智能客服、智能推荐、智能问答等。而 OpenSPG 作为一款强大的知识图谱构建工具，一直备受关注。近日，OpenSPG 发布了新版，带来了大模型知识抽取和快速知识图谱构建等功能，进一步提升了其在知识图谱领域的竞争力。

一、大模型知识抽取

新版 OpenSPG 引入了大模型知识抽取功能，通过 NN4K 技术，支持大模型知识抽取，提供完整的 LLM SFT、SPG Based AutoPrompt 和 LLM Invoker 完整链路，并内置 GPT 链路。这一功能能够从大规模文本数据中自动提取实体、关系、属性等知识元，大大提高了知识抽取的效率和准确性。

二、快速知识图谱构建

OpenSPG 新版提供了 3 个简单步骤，即可完成知识构建。用户只需进行 Schema 面向对象建模、开发知识构建算子以及编排 BuilderChain，即可快速完成单图谱构建。这一功能极大简化了知识图谱的构建过程，降低了技术门槛，让更多的业务人员也能参与到知识图谱的构建和应用中来。

三、逻辑规则推理

新版 OpenSPG 还推出了开源逻辑规则推理 Reasoner，可体验完备的逻辑规则与基础事实融合的全新知识推理引擎。通过这一功能，用户可以对知识图谱中的实体、关系、属性等知识元进行逻辑推理，推导出新的知识和信息。这一功能的推出，将有助于提高知识图谱的推理能力和准确性，为各类智能应用提供更可靠的知识支持。

四、Tuple 置信度评估

此外，OpenSPG 新版还引入了 Tuple 置信度评估功能。在知识图谱中，Tuple 代表了实体之间的关系和属性值。Tuple 置信度评估通过对 Tuple 的 selectivity 和生成它的 patterns 数量进行函数计算，来评估 Tuple 的置信度。这一功能的引入，将有助于提高知识图谱的准确性和可靠性，为用户提供更加精准的知识服务。

五、安装与部署

最后值得一提的是，OpenSPG 新版的安装与部署非常简单，只需通过 2 条命令即可完成。这一改进大大降低了用户的部署成本和学习成本，让更多用户能够快速上手并享受到 OpenSPG 带来的强大功能。

总结：

OpenSPG 新版的发布，为知识图谱领域注入了新的活力。通过大模型知识抽取和快速知识图谱构建等功能，OpenSPG 进一步提高了知识抽取和构建的效率和准确性；通过逻辑规则推理和 Tuple 置信度评估等功能，OpenSPG 为用户提供了更加精准和可靠的知识服务。相信随着 OpenSPG 的不断发展，其在知识图谱领域的应用前景将更加广阔。