知识图谱作为一种建模和管理数据的方法，已经在企业数字化过程中发挥了重要作用。然而，随着企业对知识图谱的需求不断增加，传统的知识图谱技术面临着一些挑战。基于对当前知识图谱技术的深入研究和实践经验的总结，蚂蚁集团发现，传统的知识图谱技术在应对复杂的业务场景和大规模数据时存在一些局限性。例如，知识图谱的构建需要统一的工业级知识建模框架，以便适应不同领域的需求；知识图谱的推理能力需要更加高效和可解释；知识图谱的构建和推理过程需要更好的可编程性和跨场景迁移性。
作为蚂蚁集团知识引擎的负责人，梁磊带领团队研制了一个工业级知识图谱语义框架——SPG(Semantic-enhanced Programmable Graph)。当他第一次向我介绍蚂蚁的思考和SPG时，我惊喜地发现大家不约而同地在解决类似的问题，原来约定的1小时会议也慢慢演变成了一个上午的深度交流。之后我愈发感觉我们整合力量去扩展SPG来应对大模型时代新的机遇和需求，并向整个社区开源这个一站式全新的知识图谱平台工具。当我将这个想法告诉了梁磊，他和蚂蚁集团非常支持，我们也积极推进OpenKG的各个研发力量和蚂蚁知识图谱团队的合作，最终形成了一个虚拟团队开展了后续的双周交流，设计规划和研发工作。
SPG框架以属性图为基础，融合了RDF/OWL的语义性和LPG的结构性，兼具语义简洁和大数据兼容的优势。通过SPG框架，我们可以实现知识的动态到静态自动分层、领域内知识的唯一性和知识之间的依赖关系定义。同时，SPG框架还提供了可编程的范式，支持快速构建新的领域图谱和跨场景迁移。其在解决典型问题和场景方面具有广泛的应用价值。在黑产图谱和产业链事理图谱中，SPG框架可以帮助企业更好地识别和应对黑灰产对抗，提高风险防控能力；在知识推理和智能问答中，SPG框架可以提供更加准确和可解释的推理结果，提升用户体验和决策效果。
来源：蚂蚁集团&OpenKG
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