知识智能平台（GKP）

帮助业务专家构建知识体系（如业务规则、词典 、标签等）和知识抽取规则的工具。具备：标签体系搭建、行业词典库搭建、规则库搭建、知识标注等功能，并可以将标注后的数据用于知识抽取模型训练。本模块的目标用户是业务人员，在功能设计上注重业务人员的使用感受，上手快，操作友好。

知识图谱构建工具，一站式知识图谱构建平台。提供本体设计、信息抽取、知识映射、多源融合等功能，可进行知识获取、知识体系搭建、知识审核等。能够进行本体克隆创建、数据源映射创建、本地导入创建多种创建方式。内置丰富算法，在知识的质量评估、融合阶段提供高效、准确的融合能力，迅速且准确的构建知识库。

面向数据科学人员设计的用于数据科学类模型构建、发布、评估、管理工具。内置分类、预测、时间序列等70余种基础算子，具备可视化建模、自动建模等不同模型创建方式。能够高效应对简单模型创建、复杂模型创建、批量模型创建等不同场景。可进行数据预处理、特征工程、模型构建、效果评估、模型调优、API封装等。提供开箱即用的模型研发能力和触手可及的AI应用能力。

结合了人工智能技术的新一代搜索引擎。能依据业务需求和业务逻辑呈现更加高效、直接的内容。如搜索设备故障现象，呈现故障原因、维修建议等。能够集成不同数据源数据，具备语义检索、关键词检索、问答检索、上下位词检索、模糊检索、规则检索、敏感词过滤、条件过滤等功能。

具备画像层、多路召回层、排序层三个层次，能够更加清晰的解释并映射出被推荐信息与使用者的对应关系，带来更加精准、精细的推荐体验。其中，画像层包含用户基本属性画像、行为画像、标签画像等；多路召回层包含文本相似召回、兴趣召回、图谱关系召回等；排序层包含实时结果融合、离线结果融合等。

能够基于知识图谱实现更加灵活的8种方式的问答，包括：实体提问、实体+属性的提问、实体+关系的提问、推理提问、本体提问、隐性条件过滤、显性条件过滤、是否类提问等。具备表格问答和问答对问答能力。

应用知识图谱技术和图分析算法进行知识挖掘、知识分析的工具。与统计分析相比，GKP图谱可视分析在社群发现、最短路径分析、关键节点/因素洞察、活跃因素分析、异常发现等领域更加直观和高效。