DeepTech深科技的独家专访 ，介绍基于知识图谱+自然语言理解技术的 magi.com AI 搜索引擎，介绍作者关于季逸超和Peak Labs团队，介绍搜索解决方案的构建思路。 有多少人工才能有多少认知智能，知识图谱的行业应用同NLP一样面临着重复性的数据标注问题，团队扎根开放领域的互联网文本进行知识提取的 Magi 项目，有了从纯文本自动构建可信知识图谱的技术。知识图谱准确度问题不是问题，信息覆盖率远非人工所及，现在主要的问题是不太堪用。 分析了Magi 项目，团队面临的6 个重要技术挑战，介绍了所完善的整个技术堆栈（重点），任务可以独立也可组合其他图谱。介绍了Magi 商业进程、倾向客户、近期规划和（广告）禁入限制。当然，不要忘了工程师朴素的初心。

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知识图谱是以图的形式表现客观世界中的概念和实体及其之间关系的知识库，是语义搜索、智能问答、决策支持等智能服务的基础技术之一.目前，知识图谱的内涵还不够清晰；且因建档不全，已有知识图谱的使用率和重用率不高.为此，本文给出知识图谱的定义，辨析其与本体等相关概念的关系.本体是知识图谱的模式层和逻辑基础，知识图谱是本体的实例化；本体研究成果可以作为知识图谱研究的基础，促进知识图谱的更快发展和更广应用.本文罗列分析了国内外已有的主要通用知识图谱和行业知识图谱及其构建、存储及检索方法，以提高其使用率和重用率.最后指出知识图谱未来的研究方向.

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