知识图谱多模态(Multimodal)
多模态(Multimodal) 是指系统不仅理解文本,还能同时理解多种信息形式。
传统知识图谱:
文本
↓
实体
↓
关系
↓
图谱
多模态知识图谱:
文本
图片
视频
音频
PDF
网页
表格
↓
统一实体识别
↓
统一关系抽取
↓
知识图谱
单模态例子
文章:
AIGDOO manufactures electric toothbrushes.
系统抽取:
AIGDOO
└─ manufactures
└─ Electric Toothbrush
图片模态
图片内容:
AIGDOO Electric Toothbrush
IPX7 Waterproof
5 Brushing Modes
AI视觉识别后:
图片
↓
OCR识别
AIGDOO
IPX7 Waterproof
5 Modes
抽取实体:
AIGDOO
Electric Toothbrush
IPX7 Waterproof
5 Brushing Modes
关系:
Electric Toothbrush
└─ has_feature
└─ IPX7 Waterproof
Electric Toothbrush
└─ has_feature
└─ 5 Brushing Modes
视频模态
视频介绍:
Electric Toothbrush Manufacturing Process
AI识别:
语音
Injection molding
Motor assembly
QC testing
Packaging
视频画面
Factory
Production Line
Engineers
Testing Equipment
构建:
Factory
└─ contains
└─ Production Line
Production Line
└─ produces
└─ Electric Toothbrush
Electric Toothbrush
└─ passes
└─ QC Testing
PDF模态
OEM目录:
Model: ET507
Battery: 2000mAh
Certification: CE/FCC/RoHS
抽取:
ET507
├─ battery
│ └─ 2000mAh
│
├─ certification
│ └─ CE
│
├─ certification
│ └─ FCC
│
└─ certification
└─ RoHS
GEO里的真正价值
如果用于GEO(AI可见性):
AI不会只看文章。
还会看:
产品图片
产品视频
PDF目录
FAQ
Schema
评论
社媒内容
案例研究
白皮书
因此需要:
多模态内容
↓
统一实体抽取
↓
统一关系发现
↓
知识图谱
↓
AI可见性评分
商业级 GEO 多模态知识图谱引擎
架构:
WordPress
│
▼
内容采集层
────────────────
文章
图片
视频
PDF
FAQ
Schema
│
▼
实体抽取层
────────────────
品牌实体
产品实体
功能实体
问题实体
地域实体
采购实体
行业实体
│
▼
关系发现层
────────────────
manufactures
belongs_to
sold_to
located_in
answers
competes_with
mentions
│
▼
图数据库
────────────────
Neo4j
ArangoDB
JanusGraph
│
▼
GEO智能分析
────────────────
实体覆盖率
问题覆盖率
知识缺口
内容缺口
城市缺口
采购场景缺口
竞争缺口
│
▼
AI推荐概率预测
GEO 3.0 的方向
从:
SEO
↓
关键词
升级到:
GEO
↓
实体
再升级到:
GEO 3.0
↓
多模态知识图谱
核心不再是“生成多少文章”,而是构建企业自己的 AI可读知识网络(AI-Readable Knowledge Network),让品牌、产品、场景、问题、地域、采购需求之间形成可被AI理解和引用的实体关系网。
上一篇:知识图谱分析