核心目标：破解数据整合难题
目标
面对多源、异构的数据，解决数据协同困难问题，实现对业务知识的 深度挖掘与智能应用。
技术路径：四步构建全域知识库
路径
1
智能化数据清洗
2
自动化知识提取
3
语义化知识融合
4
图式化数据管理
三大关键技术
全域知识图谱自构建技术
智能数据清洗方法解析非结构化和半结构化数据。
跨域知识融合方法
利用多种算法和策略，实现多业务域异构知识的语义对齐、结构统一与图谱融合的知识库。
利用图数据库构建数据管理平台
针对数据协同困难问题，对多源异构数据处理。
技术通过智能化数据清洗、自动化知识提取、语义化知识融合与图式化数据管理，有效解决了多源异构数据的整合难题，实现了电力业务知识的深度挖掘与智能应用。
从数字化向数智化
价值
全域知识图谱自构建技术
多源异构数据融合的数据管理平台
数智化
实现业务实体关系自动化挖掘与逻辑关联建模
整合各业务系统、引入智能分析技术
多模态数据标注平台
标注
核心标注功能 & 团队与项目管理
- 支持 图/文/音/多模态/大模型 多种类型标注功能
- 用户管理，工作任务分发，项目权限控制
自动化标注能力
- 对接模型市场
- 自动化标注：目标识别，目标边界识别，目标遮罩识别，图片分类，图片描述，OCR，关键点检测
- 大模型自动化标注：文本分类，文本翻译，命名实体识别，阅读理解，问答，摘要提取...
图文音多模态大模型类型标注
大模型支持自动化标注