Skip links

cơ sở dữ liệu đồ thị Graph DB

Công nghệ tiên tiến kết hợp dịch vụ nền tảng biểu đồ tri thức với nền tảng trí tuệ nhân tạo

Khả năng suy luận

Có khả nang xử lý đa mô hình dữ liệu

Chất lượng cao

Chức năng duy trì dữ liệu đồ thị khối lượng lớn

Saltlux Technology - Dữ liệu đồ thị Graph DB

Insight

Chức năng phân tích dữ liệu đồ thị

Khả năng dự đoán

Hỗ trợ nhiều mô hình dữ liệu, tích hợp chức năng chẩn đoán, dự đoán và phân tích dữ liệu

Saltlux Technology - graphDB
saltlux technology

Công nghệ dữ liệu ĐỒ THỊ Graph DB

Tự động chuyển đổi mối tương quan giữa các dữ liệu

Tạo và lưu trữ các dữ liệu lớn dưới dạng cấu trúc đồ thị tri thức

Tích hợp quản lý, phân tích và ứng dụng trực tiếp dữ liệu lớn

Tạo, quản lý và phân tích thông minh (dự đoán – suy luận) dữ liệu đồ thị tri thức

Ngoài ra còn tổng hợp dữ liệu, quản lý rủi ro, đề xuất nội dung, mở dữ liệu và lập luận quy mô lớn và sử dụng có chọn lọc gói tiện ích

đặc điểm chính

Cơ sở dữ liệu đồ thị Graph DB cung cấp tất cả các chức năng tương ứng với vòng đời của dữ liệu đồ thị, từ trực quan cho tới quản lý vận hành như: chuyển đổi dữ liệu dưới dạng dữ liệu đồ thị, bộ lưu trữ dữ liệu đồ thị, phân tích dữ liệu địa lý (Geodata) dựa trên dữ liệu đồ thị, phân tích mạng kiến thức và mở dữ liệu đồ thị.

Hội tụ và thương mại hóa công nghệ Al và Graph DB đầu tiên của Châu Á

Xác minh trên 108 chức năng xử lý dữ liệu đồ thị khối lượng cực lớn

Tích hợp công cụ lập luận thương mại

Trích xuất và chuyển đổi kiến thức tích hợp

Đảm bảo sự ổn định vốn có khi thực hiện bảo mật các tham chiếu và thực thi Graph DB tối đa

Tại sao cần công nghệ dữ liệu ĐỒ THỊ

Đồ thị dữ liệu (Graph DB) lựa chọn và ứng dụng những giải pháp tối ưu hóa phù hợp với môi trường kinh doanh vốn bị phụ thuộc nhiều vào khối lượng luồng dữ liệu và tốc độ du nhập của dữ liệu do công ty hoặc tổ chức sở hữu. Đồ thị dữ liệu Graph DB là giải pháp tối ưu nhất để tăng giá trị kinh tế của khách hàng, khám phá khách hàng và tạo ra thị trường mới trên nền tảng dữ liệu đồ thị bằng cách đáp ứng nhu cầu của khách hàng và cung cấp dịch vụ tối ưu.

cơ sở đồ thị dữ liệu graph db database - saltlux technology

Các công cụ Graph DB tiêu biểu

Khám phá những công cụ tiêu biểu của Saltlux Technology ứng dụng công nghệ Graph DB

Công nghệ cơ sở dữ liệu ĐỒ THỊ cho khách hàng của saltlux inc.

Xem những sản phẩm ứng dụng công nghệ đồ thị dữ liệu mà tập đoàn Salltux Inc. đã phát triển cho các khách hàng lớn trên thế giới.

Mặc dù “An toàn quốc gia” là chiến lược quản lý của chính phủ, nhưng rất khó để có thể ngăn chặn tội phạm lâu dài nếu chỉ có nhân lực tạm thời – đầu tư ngân sách (tăng nhân lực an toàn công cộng, lắp đặt CCTV, tăng cường các chiến dịch, v.v...). Hoạt động phòng chống tội phạm được thực hiện bởi từng cơ quan chính phủ.
 
Một hệ thống thông minh có thể củng cố hệ thống tư pháp hình sự dựa trên việc phòng ngừa trước bằng cách thiết lập hệ thống phân tích tội phạm khoa học. Hệ thống này có thể giúp ngăn chặn tội phạm một cách hiệu quả bằng cách phân tích chi tiết tội phạm, chia sẻ thông tin và hợp tác với các cơ quan có thẩm quyền liên quan. Ngoài ra, có thể tạo một hệ thống hợp tác chặt chẽ giữa người dân, chính phủ và và các khu vực để giáo dục, điều tra, quản lý người sau phạm tội và thi hành tái hòa nhập cộng đồng cho người bị hại và người gây hại trong xã hội. Để giải quyết các vấn đề lớn của hai quan điểm này, một hệ thống phân tích tội phạm khoa học và hệ thống phân tích tội phạm thông minh dựa trên dữ liệu đồ thị tội phạm được thiết lập, cùng với cơ sở hệ thống hợp tác phòng chống tội phạm.
 
109
Thông tin dự án
  1. Thiết lập hệ thống cơ sở phân tích tội phạm khoa học: 
    - Thiết lập cơ sở hạ tầng phân tích tổng hợp dữ liệu cấu trúc và phi cấu trúc cho 5 tội phạm bạo lực (giết người, tấn công tình dục, cướp, phóng hỏa, tử vong do thương tích tấn công)
    - Phân tích khoảng 800 văn bản bán cấu trúc và phi cấu trúc
    - Thiết kế các kịch bản khác nhau hỗ trợ cho việc phân tích tội phạm
    - Phân tích tài liệu bằng chứng phạm tội như giọng nói, video và hình ảnh
    - Nghiên cứu phương pháp kỹ thuật (thực hiện POC bên ngoài)
  2. Thiết lập cơ sở kiến thức phân tích tội phạm thông minh: 
    - Thiết lập tài liệu cơ sở để phân tích tội phạm chuyên sâu
    - Thiết lập từ điển khái niệm và hệ thống phân loại tội phạm chuyên sâu
    - Thiết lập dữ liệu Machine Learning và hệ thống biểu hiện tri thức để tự động hóa phân tích tội phạm chuyên sâu
  3. Chuẩn bị cơ sở hệ thống hợp tác phòng chống tội phạm giữa các cơ quan có liên quan: 
    - Xác định thông tin cần thiết cho các cơ quan có liên quan để thiết lập phòng chống tội phạm
    - Chuẩn bị phương án cơ sở liên kết với các cơ quan có liên quan
Công nghệ ứng dụng & giải pháp

Ứng dụng công nghệ Graph DB để tạo, lưu trữ, lập luận và phân tích dữ liệu đồ thị cho thông tin, từ điển tội phạm.

Ứng dụng công cụ lưu trữ và tìm kiếm big data (DISCOVERY) cho dịch vụ tìm kiếm ngữ nghĩa thông minh, công cụ phân tích big data phi cấu trúc (TMS) và công cụ phân tích nhận thức (CAS) để phân tích dữ liệu phi cấu trúc.

Ứng dụng OpenSource Apach SPARKL, STORM, KAFKA,v.v.. trong hệ thống phân tích phòng chống tội phạm thông minh.

Căn cứ lựa chọn sản phẩm
1. Phân tích thời gian thực dựa trên Ontology (mô hình dữ liệu đại diện cho một nghiệp vụ được sử dụng để suy luận về các đối tượng trong nghiệp vụ đó và mối quan hệ giữa chúng) và sự cần thiết của việc trực quan hóa mối quan hệ giữa các đối tượng
2. Sự cần thiết của trực quan hóa các cuộc điều tra khoa học, chính sách hình sự và kết quả phân tích phòng chống tội phạm
3. Sự cần thiết của việc phân loại tội phạm đặc thù theo tội phạm Hàn Quốc

Trung tâm hỗ trợ khách hàng và các chi nhánh kinh doanh của ngân hàng NongHuyp đã cải tiến hệ thống quản lý tri thức, nhằm phục vụ tốt hơn cho việc quản lý và chia sẻ kiến thức công việc cần thiết cho tư vấn khách hàng. Các chức năng như tạo, quản lý và tìm kiếm tri thức cũng được cải tiến để tăng sự thuận tiện khi sử dụng. Nội dung tri thức tạo ra sẽ được quản lý theo các thuộc tính và lĩnh vực công việc cụ thể. Những nội dung này sẽ được lưu trữ lại sau khi chuyển đổi thành cơ sở tri thức dựa trên Knowledge Graph. Việc này làm chuyển đổi nội dung ngôn ngữ tự nhiên thành dữ liệu tri thức ở dạng có thể đọc hiểu bằng máy (machine readable). Trích xuất kiến thức tự động dựa trên AI cũng được ứng dụng trong quá trình này.

200

Thông tin dự án

Hệ thống quản lý tri thức trước đây vốn được thiết kế để tạo, lưu trữ và quản lý kiến thức công việc để tư vấn khách hàng. Hiện tại, hệ thống được sử dụng với mục đích nhằm chia sẻ kiến thức giữa các tư vấn viên ngân hàng hoặc với các nhân viên chi nhánh. Tuy nhiên, nhu cầu về dịch vụ AI vẫn liên tục tăng do khách hàng hiện sử dụng nhiều kênh kỹ thuật số khác nhau. Vì vậy, việc thiết lập và quản lý dữ liệu tri thức dựa trên AI riêng biệt cho dịch vụ AI là rất cần thiết. Nội dung kiến thức và dữ liệu tri thức dựa trên AI trước đây có hình dạng và cấu trúc khác nhau nên rất khó để có thể duy trì thông tin thống nhất nếu quản lý riêng biệt. Việc tạo, quản lý và sử dụng kiến thức trùng lặp sẽ gây ra sự bất tiện cho người dùng trên nhiều phương diện. Hệ thống quản lý tri thức lạc hậu được sử dụng trong hơn 10 năm được cải tiến thành hệ thống quản lý tri thức thông minh đáp ứng xu hướng công nghệ AI mới nhất, nhằm nâng cao sự thuận tiện trong quản lý và chia sẻ thông tin, kiến thức tư vấn giữa các nhân viên. Hiệu quả quản lý và ứng dụng nội dung kiến thức cũng được cải thiện bằng cách tạo và quản lý dữ liệu kiến thức của các dịch vụ AI.

201
Công nghệ ứng dụng & giải pháp
1. Tạo và quản lý dữ liệu tri thức dựa trên sơ đồ tri thức
Hệ thống quản lý tri thức thông minh không chỉ tạo ra nội dung tri thức mà còn tạo và quản lý dữ liệu tri thức ở định dạng máy có thể đọc được. Cơ sở tri thức này có thể được sử dụng cho nhiều loại dịch vụ AI khác nhau.
 
2. Trích xuất kiến thức tự động từ văn bản phi cấu trúc
Nội dung kiến thức được soạn thảo dưới dạng câu hoặc đoạn văn bản ở định dạng nhất định (TEXT hoặc HTML) dễ hiểu cho người dùng. Công nghệ KENT (Trích xuất kiến thức từ văn bản ngôn ngữ tự nhiên) tự động trích xuất và chuyển đổi dữ liệu tri thức từ văn bản phi cấu trúc đó dựa trên mô hình đã học.
Căn cứ của lựa chọn sản phẩm
1. Lựa chọn bộ lưu trữ sơ đồ tri thức có chất lượng và tính năng tốt nhất Hàn Quốc
2. Lựa chọn giải pháp trích xuất kiến thức dựa trên Machine Learning để trích xuất kiến thức của văn bản phi cấu trúc
Thành tựu đạt được
1. Liên kết giữa NongHyup Bank với hệ thống quản lý tri thức thông minh của NongHyup Card và hệ thống hỏi đáp
Hệ thống quản lý tri thức thông minh, được tạo lập riêng cho Ngân hàng NongHyup và NongHyup Card để quản lý các nội dung và chia sẻ kiến ​​thức riêng biệt. Ngoài ra, môi trường cung cấp dữ liệu tri thức cho nhân viên cũng được thiết lập thông qua liên kết giữa hệ thống hỏi đáp thông minh được dùng bởi các cố vấn tham vấn trong Call Center.
 
2. Thương mại hóa công nghệ trích xuất kiến thức tự động
Trích xuất kiến thức tự động là một lĩnh vực kỹ thuật cần nhiều nghiên cứu và phát triển. Để cải thiện chất lượng, chúng tôi đã nghiên cứu những phương pháp khác nhau bao gồm Machine Learning và xử lý ngôn ngữ. Nhờ vậy đã đạt được những thành tựu khả quan trong việc trích xuất kiến thức cần thiết từ kho kiến thức của ngân hàng Nonghyup. Đây có thể được coi là một ví dụ điển hình cho việc ứng dụng thành công khai thác tri thức tự động vào một dịch vụ thực tế.
Thông tin dự án

Với mục tiêu “phát triển dịch vụ tư vấn kiến thức cá nhân hóa dựa trên AI cho dịch vụ thông tin thông minh HACCP”, cơ sở tri thức dựa trên an toàn thực phẩm chứng nhận bởi HACCP được thiết lập bằng cách sử dụng dữ liệu nguyên liệu ban đầu và hàm lượng dinh dưỡng. Dịch vụ đề xuất sản phẩm an toàn thực phẩm cá nhân hóa theo chủ đề cũng được cung cấp.

202
203
Công nghệ ứng dụng & giải pháp
1. QA Manager: Xử lý truy vấn và cung cấp giao diện người dùng (Open API)
2. KBQA: FBQA, TBQA, and Plugin
FBQA: Xử lý truy vấn dựa trên dữ kiện (facts)
TBQA: Xử lý truy vấn dựa trên mẫu, xử lý truy vấn phức tạp hoặc phức hợp
Plugin: Xử lý truy vấn dữ liệu thay đổi trong thời gian thực như thời tiết, tin tức, giờ thế giới,v.v...
3. IRQA: Tìm các câu hỏi tương tự thông qua phân tích văn bản và cung cấp câu trả lời được xếp hạng
4. KB (Ontology): Cơ sở tri thức miền mở để xử lý truy vấn (OWL Ontology: RDF + Axioms)
5. NLU: Phân tích truy vấn ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng mẫu
6. NLG: Tạo các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên để thu kết quả xử lý truy vấn
7. Quản lý từ điển phân tích: Quản lý tài nguyên để phân tích truy vấn và các mẫu truy vấn
8. Quản lý QA: Quản lý KB, kiểm tra truy vấn, đánh giá QA, quản lý từ điển phân tích KBQA
Căn cứ lựa chọn sản phẩm
1. Sử dụng bộ lưu trữ để lưu sơ đồ tri thức
2. Sử dụng giải pháp Machine Learning để trich xuất tri thức của văn bản phi cấu trúc
Thành tựu đạt được
1. Cung cấp thông tin thực phẩm cá nhân hóa theo chủ đề cho người dùng
2. Tăng cường khả năng tiếp cận cho những người hiểu biết ít về thông tin và cải thiện quyền được biết về an toàn thực phẩm
3. Tiết kiệm thời gian và chi phí thu thập thông tin về các dịch vụ an toàn thực phẩm thông minh
4. Tiết kiệm chi phí dự kiến về tư vấn dân sự và hỗ trợ kỹ thuật của dịch vụ tư vấn HACCP thông minh
Thông tin dự án

Thiết lập kênh thông tin liên kết các cơ sở dữ liệu sở hữu bởi cơ quan chính phủ và cơ quan công quyền dựa trên thông tin về quyền sở hữu trí tuệ của văn phòng sở hữu trí tuệ Hàn Quốc.

  1. Liên kết thông tin kinh doanh được sở hữu bởi cơ quan chính phủ và cơ quan công quyền.
  2. Tổng hợp thông tin quyền sở hữu trí tuệ và thông tin kinh doanh được Văn phòng sở hữu trí tuệ nắm giữ, cung cấp thông tin tùy chỉnh.
  3. Cung cấp báo cáo phù hợp dựa trên thông tin quyền sở hữu trí tuệ và thông tin kinh doanh được thiết lập.
204
 
Công nghệ ứng dụng & giải pháp
1. Trích xuất từ khóa (từ chủ đề) tạo văn bản
2. Phân tích xu hướng và phân tích TopN
3. Áp dụng sơ đồ tri thức để phân tích quan hệ tương quan
Căn cứ lựa chọn sản phẩm
1. Sử dụng bộ lưu trữ để lưu sơ đồ tri thức
2. Áp dụng giải pháp Machine Learning để trích xuất kiến thức từ các tài liệu phi cấu trúc
3. Trích xuất văn bản và giải pháp công nghệ phân tích chuỗi thời gian để phân tích xu hướng
 
205
Thành tựu đạt được
1. Mở hơn 5 triệu bằng thông tin sáng chế trong và ngoài nước
2. Cung cấp 3 triệu trường hợp phân tích bằng sáng chế thông tin liên kết DB từ hơn 13 cơ quan
3. Cung cấp dịch vụ phân tích cho từng loại sản phẩm
4. Cung cấp báo cáo phân tích tùy chỉnh cho doanh nghiệp
This website uses cookies to improve your web experience.