OntoGraph 知识图谱引擎

知识图谱自动构建引擎,让多源数据流动成知识,自动完成抽取、实体链接与图谱融合。

自动知识抽取 ·知识融合 ·实体链接 ·图谱可视化
10亿+三元组规模承载
毫秒级图查询响应
99.9%服务可用性保障
ISO 27001 认证 等保三级 100+ 行业客户 10亿+ 三元组
核心能力

从数据到知识,图谱自动生长

从抽取、融合到查询推理,覆盖知识图谱全生命周期的工程能力

自动知识抽取

业务人员把积压的文档、表格、数据库丢给引擎,基于本体约束的实体识别与关系抽取,自动提炼出结构化知识三元组

实体链接与消歧

同一家客户在订单、客服、风控系统里叫法各不相同,引擎自动做跨数据源实体对齐与消歧,把同名实体归一到统一知识节点

知识融合与冲突消解

多个系统数据合并时说法互相矛盾,平台做多源知识图谱融合,自动检测冲突并按本体规则消解,保证图谱一致性

大规模图谱存储

基于分布式图数据库存储亿级节点与边,毫秒级图查询与多跳推理检索,支撑 10 亿级三元组规模化应用

图谱可视化探索

WebGL 交互式图谱画布,单视图渲染 10 万+ 节点,支持 6 跳路径追踪、社区发现与子图语义精准筛选

增量更新与溯源

CDC 实时增量抽取(延迟<5min),全链路知识可溯源至原始行级,版本 Diff 对比与一键回滚秒级完成

97.5%
实测领先
知识融合准确率
公开评测 F1
98%
行业标杆
实体召回率
多源实体链接
8ms
在线实测
图查询延迟
SPARQL 实时查询
99.9%
服务保障
SLA 可用性
生产环境承诺
构建流程

五步完成知识图谱构建

OntoGraph 以本体为约束驱动知识抽取与融合,从原始数据到知识推理的完整链路

01

知识抽取

本体约束的实体识别与关系抽取,输出结构化知识三元组

02

融合消歧

跨源实体对齐、冲突消解,归一到统一知识图谱

03

图谱存储

亿级节点分布式图存储,毫秒级图查询与多跳推理

04

查询应用

SPARQL / Cypher 双接口,图查询与可视化探索

05

推理检索

本体规则推理与多跳查询,支撑可解释知识问答

技术特性

面向工程的图谱构建引擎

OntoGraph 以本体为约束驱动知识抽取与融合,相比纯统计方法大幅提升准确率与可解释性,支持亿级图谱的工程化落地

抽取准确率达 92%+

本体约束增强,显著高于纯统计抽取方法

支持亿级节点图谱毫秒级查询

分布式图存储与索引,水平扩展无压力

兼容 Neo4j / NebulaGraph / JanusGraph

主流图数据库开箱即用,无缝对接现有架构

提供 SPARQL 与 Cypher 双查询接口

兼顾语义 Web 标准与图数据库生态

支持私有化部署与流式增量更新

满足数据主权合规,知识实时保鲜

应用场景

知识图谱工程的核心场景

从抽取构建到推理查询,覆盖图谱全生命周期

大规模图谱自动化构建

OWL 本体约束驱动的端到端构建流水线:单次导入吞吐 200 万 triples/min,增量 CDC 抽取,亿级图谱构建周期 <24 小时

跨源图谱融合对齐

基于图嵌入实现 20+ 异构数据源实体对齐,F1 值 0.94,跨源冲突消解准确率 92.7%

图谱推理与智能查询

支持 RDFS/OWL2 RL 规则推理与 SPARQL 1.1 联邦查询,6 亿三元组规模下 P95 延迟 <200ms

企业知识图谱构建

将 ERP/CRM/OA 等系统数据统一建模为知识图谱,某 500 强企业落地后跨系统检索效率提升 8 倍

药物研发知识网络

整合 8 大数据源构建靶点-药物-疾病-基因知识图谱,5,000 万+ 实体、8 亿+ 关系,靶点发现周期缩短 40%

智能推荐引擎

基于用户-商品-属性知识图谱做语义推荐,图嵌入 + 多跳关联路径挖掘偏好,电商平台点击率提升 23%

金融科技 · 反欺诈

股份制银行反欺诈图谱

12 亿+ 三元组反欺诈图谱上线后,关联交易识别从人工排查变为毫秒级自动响应,误报率大幅下降。

12亿+
三元组
8ms
图查询
-27pp
误报率
智慧医疗 · 辅助诊断

三甲医院临床知识图谱

医学知识图谱覆盖 8.5 万+ 疾病实体与 120 万+ 关系,辅助诊断准确率显著提升,罕见病识别增强。

8.5万+
疾病实体
91.3%
诊断准确率
73%
罕见病召回
智能制造 · 供应链

大型装备供应链风控

供应链知识图谱接入 5.2 万+ 供应商节点,风险预警从事后 3 天提前到事前 72 小时。

5.2万+
供应商节点
72h
事前预警
-58%
中断损失
10亿+
图谱节点规模
50,000
查询 QPS
97.5%
知识融合准确率
<24h
亿级图谱构建
技术优势

为什么选择 OntoGraph

OntoGraph 的核心技术壁垒,让海量数据真正流动成知识

大规模承载

分布式图存储架构,支撑10亿级三元组实时查询与推理

10亿+ 三元组

自动抽取

从结构化与非结构化数据中自动抽取知识,减少人工标注

90%+ 抽取准确率

多源融合

多源异构知识自动对齐与实体链接,打破数据孤岛

20+ 数据源类型

毫秒查询

高性能图查询引擎毫秒级响应,满足在线风控、实时推荐等严苛场景

毫秒级 查询响应
客户信赖

被行业头部客户选择

OntoGraph 知识图谱引擎已在金融、医疗、制造等领域规模化落地,让知识真正驱动业务决策

12亿+
三元组承载规模
单集群生产环境实测
8ms
图查询响应
SPARQL 实时查询延迟
80%
头部客户年度复购
基于持续产出的业务价值
120+
知识工程客户
金融 · 医疗 · 制造 · 政务

股份制银行风控部

金融科技 · 反欺诈

12 亿+ 三元组反欺诈图谱上线后,图推理从人工排查变为毫秒级自动响应,误报率大幅下降,年挽回欺诈损失超 2.6 亿元。

12亿+
三元组
8ms
图查询
32%→4.7%
误报率

三甲医院信息中心

智慧医疗 · 辅助诊断

医学知识图谱覆盖 8.5 万+ 疾病实体与 120 万+ 关系,辅助诊断准确率显著提升,罕见病识别能力大幅增强。

8.5万+
疾病实体
91.3%
诊断准确率
18%→73%
罕见病召回

大型装备制造企业

智能制造 · 供应链

供应链知识图谱接入 5.2 万+ 供应商节点,风险预警从事后 3 天提前到事前 72 小时,供应链中断损失大幅降低。

5.2万+
供应商节点
72h
事前预警
-58%
中断损失

反欺诈图谱上线后,关联交易识别从人工排查变为毫秒级自动响应,风控团队的排查量下降了整整一个量级。

赵敏
某股份制银行风控部总经理
年挽回损失超 2.6 亿

十亿级三元组的查询延迟远低于预期,临床辅助诊断的响应速度达到了医生可接受的范围。

陈志远
某三甲医院信息中心主任
图查询毫秒级响应

安全合规与权威认证

满足关键行业的数据安全与合规要求,通过多项国家级与国际认证

ISO 27001
信息安全管理体系
SOC 2 Type II
服务组织控制审计
等保三级
信息安全等级保护
GDPR 合规
通用数据保护条例
安全合规

权威认证与数据可信保障

满足关键行业的数据安全与合规要求,让知识产权可管控、可审计、可验证

ISO 27001
信息安全管理体系认证
全链路加密
敏感字段识别并加密存储
服务组织控制审计
覆盖开发、运维全流程
等保三级
信息安全等级保护三级
RBAC 权限控制
行级权限与列级脱敏
全量操作日志
支持行级溯源审计
GDPR 合规
通用数据保护条例
数据最小化
按目的限定收集与处理
数据主权可控
私有化 / VPC 内网隔离
FAQ

常见问题

让数据真正流动成知识

从抽取、融合到查询推理,让多源数据流动成可查询的知识。知识图谱即血缘,结论沿路径回溯到原始数据。

安全合规 · 可审计 · 可验证 · 提交后 1 个工作日内响应
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