极天信息G1Brain3类脑平台
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G1Brain类脑平台 让机器像人一样思考
市场定位模型价值得到市场认可，而模型的分层也逐渐在市场中形成。通用大模型需要庞大算力，训练投入大，训练周期长，是 AI 的基础设施。目前已有数个基于大模型建立 AI 生态系统。垂直领域的应用细分和快速变化，决定了大模型无法满足其业务需求。需要采用领域模型（封闭应用）或大模型+领域模型（开放或半开放应用）的方式满足。极天信息深耕知识图谱模型，在本体技术上有 10 年+的积累，且在运营商领域应用打磨近 10 年，已研发的 G1Brain3 的两代产品。新一代 G1Brain3 在新市场环境下，进行重新定位和研发。以抓住市场机遇，获得更大的发展。
G1Brain3 平台以文本分析为核心，快速构建典型文本分析模型，处理典型含文本数据，快速分析形成业务视图。
应用产品：智能工单分析系统(WOA)WOA 系统解决 B 端客户业务环节中的工单信息快速洞察问题，是业务流程中部分环节，需要嵌入，必然有定制，体现在：数据源接口、业务系统接口，数据格式处理，分析报告样式（可模板化），分析监控流程等。
客户B 端客户，具有大批量工单，客户需从中洞察其客户、产品及服务、设备/系统（生产工具）信息。从而提高其业务效率或服务质量。典型的客户是 B 端客户的客服支撑部门、市场分析部门、质量稽查部门、运维支撑部门
应用场景（1）投诉分析，针对有大量投诉单的客户。 （2）需求分析，针对有大量需求单或咨询单的客户。也可进一步支撑报价清单分析，即一张报价单有很多产品或配件的清单。进行清单-产品匹配分析。 （3）故障分析，针对有大量故障单的客户。 系统解决 B 端客户业务环节中的工单信息快速洞察问题，并不解决业务全流程环节，所以需与客户业务系统有接口，进行：输入：原始工单数据。输出：带分析标签的工单数据。并在系统完成工单的搜索提单、分析过程。
语义知识库系统（DKG）DKG 解决 B 端客户工作信息的适时适景精准获取问题。适时适景往往意味着： （1） 与其工作台集成，例如嵌入其工作平台系统。 （2） 信息排序或呈现方式适应工作场景特点，例如，样式卡片。 （3） 信息因岗位而异。信息精准往往意味着：内容需按应用场景特点进行加工。以上情形将涉及定制或细分模板化抽象。
客户B 端客户，具有两大特点： （1）其业务过程（营销、设计、生产、运维、客服）比较复杂，需要大量知识支撑 （2）已经积累的一定量的知识。客户希望有序积累和利用知识，达成以下价值： （1）直接提升其业务质量或效率，知识随需推送，信息关联推送，辅助或替代业务人员，提高工作效率和质量。往往嵌入业务系统环节，适时适景进行轻量精准内容推送。 （2）提升员工的业务水平，即知识可用于培训场景和自助学习场景。典型的客户是： （1） B 端客户的规划研究部门、培训部门、市场营销生产客服的支撑部门。 （2） 咨询公司或立体式出版服务。（3） 研究机构，这些客户往往都有知识库、文档库、档案库。语义知识库对于他们来说是增值升级。
应用场景（1） 专业信息搜索分析，一方面，对专业资料（文档为主，图纸、视频、音频做独立对象处理）进行解构、加工、再组织成为知识图谱；另一方面，提供专业（意图表达方式自然丰富）、准、全（意图准确、结果全面）的搜索。且提供大结果集按图索骥的收敛机制。基于本体，知识点、对象有分类、层次化的关联，方便阅读、线索追踪、分析。（2） 即景信息和问答，在场景（1）的前提下，与业务系统对接，在用户使用业务系统工作过程中进行适时适景信息服务，包括：主动推送的当前业务处理的相关知识和关联信息。提供问答服务。包括：FAQ 的问答，GPT 内容生成问答。
知识图谱构建与应用系统知识图谱构建与应用系统是解决客户快速构建和管理高质量模型的问题，客户使用系统的目的是为了研究学习或在业务中应用。系统核心的价值在于模型的质量，这需要极天七步法咨询服务结合共同解决问题。系统在云环境下的试用只能满足与学习了解使用。系统提供应用的目的是为了所见即所得验证模型质量。模型和调用集成度很高，在短期内，在本系统建模，移植入到别的系统去应用的可能性很低，所以，平台提供 API 供其他应用系统进行应用创新。系统的主要价值在于模型数据，特别是本体模型，由于其具备可解析性，积累大量的本体之后，将有极高的市场分析价值。
客户B 端客户，主要两类：科研机构，大学实验室；教育机构，作为知识图谱教学的仿真实验平台。
应用场景知识图谱构建，有三类构建：以科研模型准备为目的的构建。以实验学习为目的的小规模知识图谱构建。以专业知识成果为目的构建，积累领域知识图谱知识资产。开放 API，服务应用。产品提供构建和应用范例。
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