会议交流 | 大模型时代的知识图谱架构峰会

1688商业化团队致力于通过Agent技术与领域大模型为商家提供高效的AI买家营销与服务产品，但B类电商中买家行为稀疏、采购需求复杂、决策因子多样，对高质量买家需求理解、精准营销策略生成技术提出挑战。我们通过LLM驱动的Schema构建与知识挖掘、多源异构知识融合构建高质量的买家采购知识图谱，并通过买家采购需求预测与决策因子挖掘构建高效的买家运营Agent，应用在AI买家询单与B类买家营销业务中。

听众收益：

1. LLM驱动的知识图谱构建解决方案经验

2. 电商场景中知识图谱驱动的营销Agent实践经验

徐晓舟 1688商业化中心 高级算法专家

个人介绍：徐晓舟（黑匣）毕业于清华大学，淘天集团1688商业化中心高级算法专家，曾就职于网易、吉利汽车，目前负责1688商家端AI智能体与领域大模型训练与应用，在搜索推荐、智能CRM与数据技术方向有多年从业经验，在SIGMOD、ICML、KDD有多篇工作发表。

本分享是 「大模型时代的知识图谱架构峰会」 的议题，欢迎感兴趣的小伙伴 识 别二维码免费报名，收看直播：

会议议程：

上午场 09：00-12：00

主论坛：知识图谱与大模型融合：下一代智能系统的前沿探索

徐晓舟 1688商业化中心 高级算法专家

演讲题目：LLM驱动的B类采购知识图谱构建与Agent应用

其他议题 ： 敬请期待

下午场 14：00-17：00

专题论坛：企业知识管理智能化升级：图谱构建+大模型驱动

出品人 ：周研 浙江创邻 联合创始人、CTO

个人介绍：分布式数据处理领域技术专家、图数据库和图计算领域专家、Galaxybase分布式图数据库产品研发负责人、OpenKG SIGSPG小组创始成员、《图数据库：理论与实践》作者。承担多个图计算领域重大研发专项项目，是图数据库、图计算和知识图谱领域国内外多个标准化委员会成员，主导和参与制定多项国家标准和行业标准。

范志东 蚂蚁 图计算TuGraph开源负责人

个人介绍：蚂蚁图计算开源负责人、图计算布道师。负责TuGraph的开源技术与社区，致力于「Graph+AI」技术探索。TuGraph/DB-GPT/OSGraph Maintainer、《自己动手构造编译系统》作者。先后就职于腾讯、阿里云、蚂蚁，从事大数据平台、云数据库、图计算相关的产品设计和技术建设。在分布式计算、数据安全管理、数据中台架构、开源布道等领域有丰富的开发和实践经历。

演讲题目：Graph + AI 时代私域知识问答链路的建设与优化

演讲介绍：大模型时代，利用Graph的可解释性优势，可以有效降低模型推理幻觉，提升问答质量。随着行业私域知识的不断积累，私域知识库的存储规模和实时性诉求将不断提升。如何通过优化模型推理链路，在知识库不断增长的过程，仍能保证私域知识问答的质量，将是非常值得研究的课题。

听众收益：

1 . 大规模实时知识图谱的构建思路

2 . GraphRAG检索质量的优化思路

3 . Graph + AI 结合技术

胡芳槐 PlantData CTO

个人介绍：胡芳槐，知识图谱方向博士，海乂知信息科技（南京）有限公司 CTO，15年知识图谱研究及产业化经验，多个国家级项目骨干成员，ISWC、CCKS等国际会议、顶级期刊发表多篇论文，多次受邀参与行业顶级交流报告。知识图谱全生命周期理论联合提出者，北理工大数据学习中心顾问专家。参编了多项知识图谱相关标准制订以及《知识图谱方法、实践与应用》、《大规模企业级知识图谱实践综述》等知识图谱领域具有较大影响力书籍及论文的撰写。

演讲题目：大模型背景下的新一代知识工程

大模型正在重塑知识工程，使其从传统的显式结构化知识处理，向更加自动化、多模态、神经符号融合的方向发展。未来，知识图谱与大模型的结合将进一步提升知识计算的智能化程度，推动智能问答、自动推理、决策支持等应用的创新。

听众收益：

1 . 了解知识工程的发展趋势

2 . 理解新一代知识工程的关键技术和方法

3 . 探索知识工程行业应用落地新方式

其他议题 ： 敬请期待

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专题论坛：GraphRAG：核心技术与应用

出品人：刘焕勇 360人工智能研究院 资深算法专家、知识图谱及文档跨模态方向负责人

个人介绍：曾就职于中国科学院软件研究所。主要研究方向为文档理解、知识增强。近年来参与360文档大模型、360智脑大模型及右侧推荐等落地项目研发，发表专利十余项、论文数篇，开源项目70余个，在OGB实体链接预测、ICPR 公式识别等多个评测任务中获得多项冠亚军，创立“老刘说NLP”技术社区，具有广泛影响力。

议题 ： 敬请期待

专题论坛：知识图谱驱动到大模型驱动的金融科技革命

出品人：陈佼 恒生研究院 高级技术专家

个人介绍：恒生电子，大模型研发提效技术负责人，高级技术专家，拥有10多年技术平台架构设计及开发经验，多年AI、知识图谱及相关领域经验，已为数十家金融机构提供了各种类型的智能应用及数据服务。目前的研究重点是大模型研发提效其工程化应用落地。

徐铖晋 粤港澳大湾区数字经济研究院 数创弧光 联合创始人&CTO

个人介绍：深圳市孔雀计划特聘专家（B 类），现任 IDEA 研究院AI研究科学家。负责知识图谱、大模型技术在金融领域的应用研究。在ICLR、TPAMI等顶会顶刊发表论文40余篇，论文被谷歌、亚马逊等机构广泛引用，并受到人民日报等媒体报道。

演讲题目：“智能不够，知识来凑”——知识驱动的金融决策智能体

演讲介绍：金融决策需要基于海量信息进行深度思考，现有大语言模型尽管在通用场景下有出色推理表现，但在金融决策场景仍不够智能，对金融信息的利用能力有限。我们使用一种新的语境图谱技术，将零散的金融信息高效地网络化、知识化，引导大模型在金融决策的过程中进行深度思考。语境图谱技术，解决了传统知识图谱构建难的问题，比微软的GraphRAG在图谱构建效率上提高了200倍，在公开知识推理数据集和实际金融问答业务中较现有方法实现了显著提升。

听众收益：

1. 了解大模型在金融业务场景的局限性

2. 了解大模型与知识图谱的最新技术成果和实战效果

李明明 恒生电子研究院 AI产品经理

个人介绍：技术出身的产品经理 | 毕业于北京大学 | FRM持证人 | 十年互联网、数据与金融行业资深经验

专注于将前沿AI技术深度赋能金融业务场景，致力于推动金融行业的智能化转型与创新。在大模型、知识图谱、异常检测、可解释机器学习等领域拥有丰富的实战经验与深刻洞察，成功主导多个从0到1的AI产品落地，显著提升业务效率与决策精度。

演讲题目：知识图谱与大模型双轮驱动：金融行业智能化产品与架构的演进之路

演讲介绍：在金融行业，传统知识图谱技术在证券交易画像分析、信用分析、投研投顾、反洗钱等场景中已广泛应用，但其依赖人工规则与结构化数据，难以处理非结构化数据与复杂推理，应用效果逐渐触及天花板。随着大模型技术的快速发展，金融行业迎来了从规则驱动到认知驱动的范式转变。大模型具备更强的语义理解与推理能力，结合知识图谱的结构化优势，实现了从静态知识到动态知识、从单一场景到多场景协同的突破，为金融智能化转型提供了全新动力。本次将深入探讨大模型技术如何赋能知识图谱，推动金融行业产品功能与架构设计的演进。例如，在证券交易画像分析中，结合大模型的语义理解能力，构建更精准的交易行为画像；在反洗钱场景中，通过大模型赋能知识图谱，显著降低误报率与漏报率。同时，我们也将分享落地过程中的核心挑战，如数据治理与标准化、大模型与知识图谱的协同优化，并提出针对性的解决思路。通过实际案例，我们展示了某头部金融机构在应用该方案后，业务准确率提升20%，风险预警效率提高25%。未来，大模型与知识图谱的深度融合将进一步推动金融行业智能化产品的规模化应用与生态建设，为行业长期发展注入新动能。

听众收益：

1 . 通过实际案例学习如何解决金融行业智能化转型中的关键挑战，包括数据、架构、模型与业务适配。

2 . 获得金融行业智能化产品与架构演进的未来方向，为自身企业的技术布局提供参考。

白雪 丹渥智能 联合创始人、总经理

个人介绍：复旦大学人工智能方向博士，罗格斯-新泽西州立大学访问学者。曾任上海证券交易所资本市场研究所博士后研究员，主持包括证券知识图谱等多个证券系统重点研究项目。现主要从事智能投研、金融大模型相关技术研究、产品研发等工作，推出WarrenQ新一代投研投顾端、语控万数Agent平台、投研一体化平台等创新产品。

演讲题目：DeepSeek+WarrenQ：深度推理加持一站式投研端

DeepSeek-R1深度推理能力，在投研场景落地能有哪些提升？DeepSeek+实时金融数据+业务场景，能做到哪些开箱即用的亮眼应用？从技术亮点、产品场景、部署应用等方面，展开实践分享，并给出后续规划展望。

听众收益：

1. DeepSeek-R1在投研投顾领域的产品应用实践；

2. DeepSeek+实时金融数据+业务场景的后续展望；

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专题论坛：知识图谱赋能智能制造

出品人：王文广 《知识增强大模型》作者

个人介绍：王文广，《知识增强大模型》和《知识图谱：认知智能理论与实战》作者，高级工程师，浦东新区“明珠计划”菁英人才，浙江大学硕士，曾任达观数据副总裁、Kavout联合创始人和首席架构师，盛大创新院架构师和百度高级工程师等。曾获得广东省科技进步奖二等奖，上海市计算机学会科技进步奖二等奖和上海市浦东新区科技进步奖二等奖。人工智能标准编制专家，浦东新区首席技师、腾讯云最具价值专家TVP、中国人工智能产业发展联盟突出贡献个人。参编《数字数字产业化 体系、技术与落地实践》，《新程序员 · 人工智能新十年》顾问专家和文章作者，《新程序员 · 大模型时代的开发者》封面人物和文章作者，专注于大模型、知识图谱、通用人工智能 AGI、大模型、AI 大工程、NLP、认知智能、强化学习、深度学习等人工智能方向，并在金融、制造业、新能源等领域的人工智能产业落地具有丰富的经验。

上海市人工智能技术标准化委员会委员、上海科委评审专家、中国计算机学会（CCF）高级会员、中文信息学会（CIPS）语言与知识计算专委会委员、中国人工智能学会（CAAI）深度学习专委会委员、上海市人工智能技术协会专家委员会委员，参与编制十多项知识图谱、大模型、自然语言处理等国家、团体和上海标准，申请有数十项人工智能领域的国家发明专利，在国内外知名期刊会议上发表有十多篇学术论文。

曾带队获得国内国际顶尖算法竞赛 ACM KDD CUP、EMI Hackathon、“中国法研杯”法律智能竞赛、CCKS 知识图谱评测的冠亚季军成绩。曾获 BroadView2023“技术成长领路人”、2022 年度电子工业出版社博文观点“优秀作者”等称号，2021 年度浦东职工科技创新英才优秀奖。被聘为上海市质量和标准化研究院培训中心企业标准化总监高级研修班教课讲师，高校学生人工智能训练营（同济大学）特邀企业导师，浙江大学中国数字贸易大讲堂讲师团专家等。

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专题论坛：知识图谱与大模型在医疗健康中的创新应用

出品人： 吴刚 南京柯基数据科技有限公司&北京知识图谱科技有限公司 创始人&CEO

个人介绍：南京柯基数据有限公司&北京知识图谱科技有限公司创始人兼CEO

中国人民大学信息学院企业硕士导师

中科院软件所人机交互与智能信息处理专业硕士，知识图谱、智能情报领域专家

曾担任汤森路透首席顾问，精通医药、科技及金融情报数据产品及咨询解决方案

中文信息学会语言与知识计算专委委员、医疗健康与生物信息专委委员

中国卫生信息与健康医疗大数据学会委员

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专题论坛：知识图谱与大模型驱动的产业数智化转型

出品人：孙常龙 阿里巴巴 技术总监

个人介绍：孙常龙，浙江大学计算机博士，阿里巴巴技术总监。拥有多篇授权专利，在顶级会议发表论文30余篇，参与国家科技部重点研发项目多项，带领团队在多项的国内外评测比赛中获得第一名，曾获高等学校科学技术进步一等奖、吴文俊科学技术进步一等奖。研究方向包括大模型技术应用、自然语言理解、文档理解等。深入司法、通信等垂直领域的智能化建设，首创了司法全流程智能化辅助审判，构建了行业领先的法律大模型，并在多个政府和企业落地。

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OpenKG

OpenKG（中文开放知识图谱）旨在推动以中文为核心的知识图谱数据的开放、互联及众包，并促进知识图谱算法、工具及平台的开源开放。

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