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基于非结构化文档的知识构建一直是知识图谱大规模落地的关键难题之一，4 月 23 日，OpenSPG 发布 v0.0.3 版本，正式发布了大模型统一知识抽取功能，可大幅降低领域知识图谱的构建成本。还可用于增强大模型缓解幻觉并提升稳定性，加速大模型垂直领域的落地应用。

OpenSPG GitHub，欢迎大家Star关注~

https://github.com/OpenSPG/openspg

除了大模型统一知识抽取功能，v0.0.3 正式发布了产品可视化界面，为用户提供直观的数据探索和分析体验，能够帮助用户更轻松地理解复杂的关系网络。

v0.0.3 抢先使用
https://openspg.yuque.com/ndx6g9/nmwkzz/xht6kkegvs33cwwr

OpenSPG 产品可视化
OpenSPG 是以 SPG 框架为基础设计和实现的知识图谱开放引擎，它为领域图谱构建提供了明确的语义表示、逻辑规则定义、算子框架(构建、推理)等能力，支持各厂商可插拔的适配基础引擎、算法服务，构建自定义的解决方案。知识图谱是一种组织和集成信息的手段，它需要通过图形化的方式将数据中的实体、概念及其相互关系表示出来，从而为用户提供直观的数据探索和分析体验，帮助用户更轻松地理解复杂的关系网络。

本次更新 OpenSPG 发布了符合知识语义约束的可视化渲染，帮助用户更加直观地使用 Schema 知识建模、知识加工构建、DSL 查询分析推理等相关能力。为 OpenSPG 提供可视化界面，支持用户在页面上直观地查看建模结果，并支持在界面上进行交互式分析推理查询。

视频 1：Schema 知识建模及知识加工

视频 2：DSL 查询分析推理

了解详情：https://openspg.yuque.com/ndx6g9/nmwkzz/vwek1stpd4a5vwgv

支持 OneKE 大模型统一知识抽取
基于非结构化文档的知识构建一直是知识图谱大规模落地的关键难题之一，蚂蚁集团与浙江大学依托多年积累的知识图谱与自然语言处理技术，于 2024 年联合升级并发布新版中英双语知识抽取大模型 OneKE。OneKE 主要聚焦基于 Schema 可泛化的信息抽取，该模型基于难负采样和 Schema轮训式指令构造技术，专门针对提升大模型在结构化信息抽取的泛化能力进行了优化。能够帮助 OpenSPG 开发者更好地处理信息抽取、数据结构化、知识图谱构建等问题。

用户可以按照指引完成环境配置、模型权重获取、数据转换后直接使用 OneKE。用户按照 OpenSPG 结构定义 Schema 后，就可以运行知识抽取任务并提供了完善的 SFT 及抽取工具支持，做到开箱即用。

了解详情：https://openspg.yuque.com/ndx6g9/nmwkzz/dht0wtgycuw032gd

其他更新
Feature 1：可控生成发布基于构建算法逻辑的 DAG 构建执行能力。完成 LLM 的服务化：多 Lora，多 Prompt 能力。完成算法逻辑的一键部署能力及服务。Bugfix 1：修复 Schema 不可进行跨项目引用的 bug。

Bugfix 2：修复单次提交 Schema 不可相互指向的 bug。

未来计划
在 OpenSPG 的下一个版本中，我们将持续优化大模型的知识抽取能力，助力用户更加精准、高效地处理与运用知识资产；其次，将发布图谱增强的大模型可控框架，深度融合大模型和知识图谱技术，帮助用户更直观地引导和调控大模型的行为；还会进一步升级领域规则的知识化表示，着力丰富和完善领域特定的知识表达形式与标准，适配各业务场景，无缝对接用户既有系统与流程；最后，不断迭代升级产品的核心能力，并及时修复已发现的问题，以确保稳定、可靠的用户体验。

进群交流
也期待更多用户和开发者加入我们，共建新一代 AI 引擎框架。我们建立了 OpenSPG 技术交流群，欢迎添加小助手微信加入交流群：jqzn-robot。

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