如何打造电力全域知识中心：知识库融合知识图谱

前言

随着人工智能技术的进步，智能化成为产业转型升级的关键抓手，国家电网在“十四五”发展规划中提出加快公司数字化转型进程、推进能源互联网企业建设的要求。知识管理能力建设作为强化企如何打造电力全域知识中心：知识库融合知识图谱业运营服务能力、促进数字化转型的关键要素，是支撑电力行业业务应用智能化水平和数字化水平的重要力量。电力作为庞大的传统行业，在提升数字化和智能化水平的实践过程中，积累了大量的用户资料、项目资料、客户资料等知识数据。

为了更好地让知识支撑业务，科技、设备、营销等业务部门分别各自开展了知识管理系统构建，包括但不限于电力设备知识库、电力设备知识图谱、电力百科网、电力故障知识图谱等，有效地支撑了业务的数字化与智能化转型。但随着目前电力行业对于知识管理的需求不断增多，以及对智能化能力要求的不断提升，知识管理建设也逐渐呈现出多元化特征，并逐渐暴露出如下问题。

系统独立建设： 各专业分别独立建设知识管理系统和知识图谱系统，缺乏统一规划，存在资源未整合，造成资源重复。同时，无法切换全局模式，实现基于一套系统查看多套系统的场景。

知识资源分散： 各应用系统由于资源、场景、规模等限制，知识资源分散在多个系统，且在搜索、问答、图谱等知识应用的效果上参差不齐，难以满足用户需求。

标准尚未统一： 多个系统建设采用不同的技术架构，知识数据处理标准不一，系统访问接口各异，知识资源难以融合共享。

基于以上问题，如何打造电力全域知识中心？结合电力行业的特性，可以将多个系统进行打通，走知识图谱与知识库融合的新模式，打造全域知识中心，扩充知识库中图谱型知识形态，构建电力百科库、电力文库、电力知识图谱，在电力系统中实现基于知识图谱的图谱问答、智能搜索、关联路径探索等，持续为业务赋能。

全域知识中心在知识构建与知识应用场景上，主要突出其强大的融合能力。电力客户可基于已有的知识库系统和知识图谱系统进行数据融合，业务人员在使用过程中无须来回切换系统。全域知识中心能为业务人员提供如下能力：

知识构建与三元组拆解能力

在知识智能构建上可结合关系型数据库和图数据库各自的特性。基于电力传统文档进行知识快速构建，提供在线上传与解析功能。对于不同消费场景的电力业务人员提供设备查询、线路查询、故障查询等服务。

基于知识库实现知识图谱探索能力

图谱路径探索能力作为知识图谱的显著优势，主要完成对图谱网络中的两个节点可能存在的链路进行预测，通过给定两个或多个节点，发现它们可能之间的关联关系。对于电力行业而言，在电力知识库，不仅可以直接查看电价政策相关文件和知识点，还能基于知识图谱路径探索可实现电价执行标准推荐，通过对客户用电计量点信息（用电类别、电压等级等）进行采集，将计量点信息映射为三元组中的实体，再通过实体关系路径分析，输入起端节点（用电类别）和终端节点（电压等级），查找其中关联路径，找到符合输入节点要求的电价执行标准，并以图谱的方式呈现。

基于知识库实现知识图谱推理能力

图谱推理能力主要是通过知识补全、知识纠错、推理问答等技术，基于已有的知识图谱事实,推理新的事实或识别错误知识，图谱推理在知识图谱系统中是很常见的应用，但在知识库系统中实现知识图谱的推理，通过知识库联合多张知识图谱，实现中台应用，目前并不多见。

在电力行业，业务人员在知识库查找故障原因的过程中，不仅能在知识库中找到对应故障历史文档进行查看，还能基于图谱推理能力，当事故发生后根据事故后系统运行方式的变化情况，对知识图谱进行检索和推理，快速定位事故原因，方便调度员采取下一步措施。

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阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.2.1 什么是Prompt
- L2.2.2 Prompt框架应用现状
- L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
- L2.2.4 Prompt框架与Thought
- L2.2.5 Prompt框架与提示词
- L2.3 流水线工程
- L2.3.1 流水线工程的概念
- L2.3.2 流水线工程的优点
- L2.3.3 流水线工程的应用
- L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
- L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
- L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
- L3.2 MetaGPT
- L3.2.1 MetaGPT的基本概念
- L3.2.2 MetaGPT的工作原理
- L3.2.3 MetaGPT的应用场景
- L3.3 ChatGLM
- L3.3.1 ChatGLM的特点
- L3.3.2 ChatGLM的开发环境
- L3.3.3 ChatGLM的使用示例
- L3.4 LLAMA
- L3.4.1 LLAMA的特点
- L3.4.2 LLAMA的开发环境
- L3.4.3 LLAMA的使用示例
- L3.5 其他大模型介绍