企业级知识图谱管理
认知智能平台基于语义化数据治理方法，将异构到数据关联在一起。通过实体、关系构建起企业的业务语义，包括主数据实体、属性、主要业务事件。从而将将企业内部跨部门、多来源、异结构的数据通过图结构表达起来。为业务人员提供全企业360数据价值。开通试用
实时图计算引擎
实时性：计算超过亿级别潜在的实体与关系和多跳搜索，只需要秒级返回结果，是传统关系数据库查询的60—1200倍。避免了大规模数据Join带来的计算延迟
语义化：利用边和边上的属性表达灵活的语义关系。对业务人员友好、直观可理解。并且可动态插入任意关系类型，非常适合表达动态行为和事件等信息。
关联性：高度抽象了各种关系，可关联多个业务部门的不同主题的逻辑，融合在一个图结构上。
精准性：可以直接支持实时聚类，相关性分析，归因分析，贝叶斯网络等模型，提供面向业务逻辑的精准预测服务。
开通试用知识发现管理
通过NLP和小样本、半监督学习方法，在海量的文本数据中抽取实体、关系和属性。并在统一的知识图谱结构下，实现多源异构数据的融合。知识发现模块可以帮助知识工程师在线标注、在线训练、远程抽检、实时优化并实现从词、概念、实体、关系多层次结构的管理。开通试用
认知搜索
语义化搜索：支持提问式语义化搜索，并且实时提示与预测你可能提出的问题
实时答案生成：突破传统文档检索和FAQ采编模式，自动提取问题中的实体与关系，实时拼装知识答案，可以跨段落，跨文章，形成知识卡片。
认知推理：支持通过跨实体的多步游走计算回答逻辑推理与概率预测等问题。
开通试用认知洞察
人人都是分析师：把分析的能力交给业务人员，无需专业人员的支持就可以利用数据决策。
问答式分析：无需构建主题表和数据报表，只需要从问题出发，随需提问，就可以产生数据答案
实时探索：发现数据中的问题，可以基于图谱结构去探索发现问题的原因或预测可能的新问题。
降低建模成本：按照实体关系模型构建数据图谱，不需要建立数据仓库和中间表，降低实施成本。
开通试用开放平台
嵌入式智能：欧拉认知智能平台，利用插件和SDK等多种开放能力，与现有系统无缝整合，做到非入侵式应用接入。
配置化能力：无需编写代码，直接生成新的应用形态。
二次化开发：提供多种API开放，满足客户个性化开发需求。
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