引言

近日， ChatGPT的爆火，正悄然引导着一场深刻的变革。AIGC拉开一个新时代的序幕，带来数字内容的生产方式和消费模式的重塑。各方都在全方位尝试如何通过AIGC-生成式AI，重新定义生产力，拓宽AI生成内容的边界。新致软件以区块链平台为底层的分布式图谱产品 —— 新致新知，通过整合ChatGPT推出“小新机器人”。利用该机器人，数据和行业专家可以在不进行额外预训练的情况下快速生成知识标注，降低行业知识标注的门槛，为数据的知识化带来极大的效率提升，为用户带来更好的互动体验。

关于新致新知

新致新知平台是一个去中心化的安全可信知识图谱平台，通过构建超大知识图谱，助力 AI 开阔视野，致力于为企业提供一个可以快速接入、方便整合、易于扩展的平台，让技术可以更加灵活高效为业务赋能。平台提供知识图谱全生命周期管理，包括知识建模、知识获取、知识融合、知识存储、知识推理五大模块。同时通过“知识+区块链”的方式对数据资产确权，实现利用区块链数字资产确权技术，从数字资产的确权、交易、流通等环节使用智能合约将数字资源通过区块链发布到网络上，实现数字资产被确权。平台面向保险行业的知识图谱共享服务研发与应用，致力于实现将保险领域多源异构数据转化为知识，提供知识图谱全生命周期解决方案，打造行业知识图谱平台，助力保险科技领域智能化转型。

平台主要包括以下几大模块：

1．知识建模建立知识图谱的数据模型，包括：节点定义、关系定义、属性定义。

• 定义节点来源、目标溯源关系；

• 支持 xls 文件的批量导入，模型结构的可视化；

• 支持节点属性数值的建模定义；

• 定义关系属性数值的建模定义；

2. 知识获取是将不同来源、不同结构的数据转化成知识，再到知识图谱的过程，包括结构化、半结构、非结构化数据的处理。

• 标准结构化数据批量入图工具

• 支持网页数据，通过配置的方式的数据结构化

• 支持数据集文本数据的文本抽取

• 对数据集自动化标引及人工标引

3. 知识融合提供实体合并功能，通过自动计算或业务专家的干预，提升知识图谱的数据质量。包括：融合编辑和融合计算。

• 对实体及其属性手动合并

• 对规则定义批量计算出待合并实体候选集及其合并概率

• 支持任务运行执行融合计算

4. 知识存储包含知识图谱与资源数据的存储。知识图谱采用混合存储，支持大规模三元组存储、时态信息的存储，能够与业界主流大数据计算产品无缝对接，快速接入推理与图计算。包括：数据统计、数据可视化、复杂查询、自定义查询、实体编辑、关系编辑、数据导出。

• 支持知识图谱数据的统计

• 支持知识图谱数据的手动构建维护

• 支持 xls 数据导入

• 支持知识图谱可视化

• 支持多种类型的知识图谱数据导出

5. 知识推理以单页应用的形式提供知识图谱可视化、网络结构分析、统计分析、推理分析等应用，如：图探索（或时序）、路径发现（或时序）、关联分析（或时序）、图谱分析。另一方面，提供知识问答机器人、电商商品搜索、知识资源服务、知识地图、决策支持等解决方案。

目前，新致新知已与多家保险金融机构合作部署，通过本项目的实施在知识图谱的构建方面，引导更多行业专家参与共建共享行业级知识图谱数据，通过数据资产的确权和不可篡改，从而降低知识的转化成本，推动行业在知识图谱方面进一步深度应用与发展。

2022年10月

新致新知OpenKnowhow发布V1.0版本

该版本提供知识图谱全生命周期管理，包括知识建模、知识获取、知识融合、知识存储、知识推理、五大模块该版本。采用了分层技术架构模型，通过对知识语义网络定义数据模型，将垂直领域的数据采集和装填分析，构建行业通用知识图谱。通过“知识+区块链”的方式对数据资产确权，同时对知识图谱的创建过程以及对知识图谱的输出成果进行确权。

https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/readtemplate?t=tmpl/video_tmpl&vid=wxv_2840030508880543745

2022年12月

新致新知OpenKnowhow升级发布V1.1版本

相较于V1.0版本，升级后的V1.1版本在原有版本的基础上完善知识获取，将不同来源、不同结构的数据转化成知识，再到知识图谱的过程，包括结构化、半结构、非结构化数据的处理。进一步丰富知识图谱中的关系数据，提高知识图谱的完整性和准确性，同时保证知识模型的泛化能力。

https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/readtemplate?t=tmpl/video_tmpl&vid=wxv_2840028562102730760

2023年3月

新致新知OpenKnowhow升级发布V1.2版本

新版本通过整合ChatGPT推出“小新机器人”。利用该机器人，数据和行业专家可以在不进行额外预训练的情况下快速生成知识标注，降低行业知识标注的门槛，为数据的知识化带来极大的效率提升，为用户带来更好的智能化互动体验。

https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/readtemplate?t=tmpl/video_tmpl&vid=wxv_2791815627308187649

区别于企业级平台优势：

1、优秀的模型泛化能力

使用融合了可学习神经网络模块的小样本关系学习模型解决产业界小样本知识图谱补全问题。通过融合神经网络模块来充分利用小样本中的关系数据，同时保证模型的泛化能力。有助于丰富知识图谱中的关系数据，提高知识图谱的完整性和准确性。

2、基于 IPFS 的图数据库

开放知识图谱中各领域的图谱数据分布在网络中的图形数据库的单独实例中，提供支持跨领域的数据连接方法和标准。提供在 IPFS 上的图查询路由方法。通过分布式存储体系的建立解决图数据的存储容量限制，为各领域的图谱融合提供了基础。

未来，新致新知平台将会持续丰富知识图谱相关技术在各个数据领域的应用场景，不断利用大数据及人工智能技术提升产品和服务的能力，助力企业数字化转型。让技术可以更加灵活高效为业务赋能。希望通过新致新知的不断努力，与行业开发者、合作伙伴一起探索世界的无限可能。