在工业场景中，数据分散且形式多样，如何统一表达并构建推理链成为难点。传统知识图谱虽然能将数据结构化，但面对多模态数据（文本、图像、传感器）仍存在融合难度。此外，复杂场景中的设备状态联锁，故障排查往往涉及多步推理，仅靠单一推理链难以全面覆盖。因此，结合大语言模型（LLM）构建具备多模态融合与专家推理链能力的系统，成为有效提升智能系统认知水平的突破口。

 

 

知识图谱（Knowledge Graph）通过构建实体、关系和属性网络，将分散信息进行结构化表达，实现可推理的知识网络。知识库（Knowledge Base）则更侧重信息的存储与检索，适用于数据查询。思维导图（Mind Map）以层次化结构呈现知识要点，更适合初步梳理和展示知识结构。
 

在垂直行业中，知识图谱不仅能整合企业内部的设备运维记录、故障排查流程等，还可与外部行业知识库联动，建立跨领域的融合推理网络。例如，在设备运维场景中，可通过构建设备故障知识图谱，实现设备间状态联锁、故障传导等推理链路；在质检优化场景中，则可将质检图片与设备运行参数关联，实现视觉检测结果与设备状态的联合推理。

 

知识图谱的构建路径

 

1. 数据采集与预处理：

• 结构化数据：设备台账、维护日志、故障清单；

• 非结构化数据：文本文档、技术手册、监控视频；

• 图像数据：质检图片、设备监测视频。 数据预处理包括数据清洗、实体抽取、关系抽取及标准化。

 

2. 知识建模与图谱构建：基于统一语义建模语言（如OWL、RDF），定义实体及其关系，构建知识网络。

 

3. 知识融合与推理引擎开发：融合外部行业知识库与内部数据，通过推理引擎（如Rete、Drools）基于故障记录推理潜在风险。

 

4. 知识图谱应用系统开发： 构建智能系统，包括：

• 知识问答：基于设备维修知识图谱，实现智能问答；

• 缺陷检测：融合图像数据与质检图谱，实现多模态识别；

• 故障预测：基于历史数据推理潜在故障。

 

特别复杂的知识图谱如何用自然语言表达

 

1. 知识表示难度： 复杂知识图谱中的多层次信息难以直接用自然语言表达，推理链条可能因信息丢失而偏离预期。

 

2. 分层抽象表达： 将知识图谱分为多个子图，分别表达各类实体与关系。

 

3. 专家推理链设计： 推理链模板化有助于逐步推理。例如：

• 步骤1：设备A温度异常 → 检查冷却系统反馈；

• 步骤2：冷却系统反馈异常 → 检查设备B冷却状态；

• 步骤3：冷却水管阻塞 → 生成故障预警。

 

4. 数据融合与检索：RAG方法可结合多源数据，生成多模态推理链。

 

5. 多模态数据引入：结合图像与文本数据，通过多模态推理链生成完整推理链路。

 

常用的多模态知识图谱工具

 

在构建和融合多模态知识图谱过程中，常用的工具包括：

• OpenKE：支持文本、图像和传感器数据的嵌入表示，适用于工业设备运维知识图谱的构建。

• CogKGE：具备时序推理能力，可将故障排查中的时间序列数据融入推理链。

• AllegroGraph： 强调图数据库与SPARQL查询，适合处理设备状态监测中的多源数据融合。

 

未来展望

知识图谱与大语言模型的结合，为垂直行业智能化提供了新路径。然而，数据格式统一、多模态数据融合和推理链优化仍是主要挑战。未来，随着多模态知识图谱工具的发展，构建更精准的推理链将进一步提升设备运维、质检优化等场景中的智能化水平。

 

作者简介

轩田科技AI算法和应用研究专家  王天颖

研究领域为深度学习算法、强化学习算法、多模态学习算法等。深耕AI算法原理研究和应用，在机器视觉及软硬件结合等领域具备丰富的知识和实战经验。专注于将前沿的AI技术应用于实际项目中，致力于提升系统的智能化水平和性能。

 

参考文献
 

[1] Yang, M., Yang, Y., & Jiang, P. (2024). A design method for edge–cloud collaborative product service system: a dynamic event-state knowledge graph-based approach with real case study. International Journal of Production Research, 62(7), 2584-2605.

 

 

 

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