🕸️ 全域知识图谱

实体关系抽取 · 知识关联可视化 · 跨域知识融合 · 从碎片化信息到结构化知识体系

知识就是力量 · 图谱让知识互联

5类

实体类型

5种

关系类型

4个

向量集合

669

总资产数

167

真值条目

🌐 知识图谱可视化

元极恒一

ZONGYUAN

SM-BS流形

因果奇点

CTE闭环

七层架构

算子化架构

点击节点查看详情 · 知识图谱持续扩展中

🏷️ 五大实体类型

👤

人物实体

历史人物、神话角色、技术专家、组织成员等人物实体。九天玄女、女娲、烛龙、月神、真武大帝、伏羲等。

📋

事件实体

历史事件、技术里程碑、产品发布、架构演进等事件实体。从V1.0到V9.11的完整演进历程。

💡

概念实体

理论概念、技术术语、架构模式、算法模型等概念实体。元极恒一、SM-BS、因果奇点、HLC等。

📦

产品实体

软件产品、技术服务、API接口、工具平台等产品实体。政务AI、短剧流水线、AIOS、向量库等。

📜

文档实体

技术白皮书、API文档、研究论文、协议规范等文档实体。20+篇技术白皮书，33+API文档。

🔗 五种关系类型

➡️

因果关系

A导致B，因果链溯源，奇点识别，收敛路径规划。第七维因果域理论支撑。

📂

从属关系

A属于B，层级归属，分类体系，组织架构。七层完备架构的层级从属关系。

⏰

时序关系

A先于B，时间先后，演进历程，版本迭代。V1.0→V9.11完整时间线。

🔄

相似关系

A相似于B，语义相似度，概念关联，类比推理。2560维语义向量计算。

⚔️

对立关系

A对立于B，矛盾冲突，阴阳对立，辩证统一。元秩序层与源序层的对立统一。

🧠 知识图谱引擎技术实现

entity_relation_extractor.py + kg_full_extractor.py

实体关系抽取引擎：从非结构化文本中自动抽取实体(人/事/物/概念)与关系(因果/从属/时序/相似/对立)，构建知识图谱三元组。

核心能力：
• 命名实体识别(NER)
• 关系抽取与分类
• 三元组存储(主语-谓语-宾语)
• 跨文档实体归一化
• 实体属性冲突检测
• 知识图谱可视化导出

技术规格：entity_relation_extractor.py 11.4KB，kg_full_extractor.py 13.3KB，支持批量处理与增量更新。

📚 四大知识域

🏛️

政务知识域

政策法规、公文模板、政务流程、治理架构、合规规则。国家主权根治理知识体系。

🎬

短剧知识域

剧本结构、角色设定、视觉基准、分镜脚本、渲染参数。昆仑洞天短剧全链路知识。

🔬

技术知识域

架构设计、核心引擎、算子库、API接口、运维手册。火斗云智AIOS完整技术体系。

💎

真值知识域

元宪法、元公理、元法则、元规则、核心真值。经过交叉验证的高置信度知识。

🔍 知识检索与推理

🔎

语义检索

2560维高维向量语义召回，精准匹配知识资源，语义相似度计算，智能推荐相关知识。

🧩

知识推理

基于知识图谱的多跳推理，路径发现，关联预测，缺失知识补全，链接预测。

📊

知识可视化

知识图谱可视化展示，实体关系网络图，知识域分布统计，知识演进时间线。

🚀 知识图谱演进路线

阶段一：实体关系抽取

从非结构化文本中自动抽取实体和关系，构建基础知识图谱三元组。

阶段二：跨域知识融合

政务/短剧/技术/真值四大知识域融合，跨文档实体归一化，知识冲突消解。

阶段三：知识推理引擎

基于知识图谱的多跳推理，链接预测，缺失知识补全，知识发现。

阶段四：全域知识中台

开放知识图谱API，构建知识开发者生态，让更多应用接入全域知识体系。