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行业痛点

工业需求越来越多,需求也越来越复杂。难以找到合适的服务商

复杂的需求需要各种各业、不同地域、不同领域的工程师来进行协同研发

工业需求要与工程师能力、经验、技能等维度相匹配

应用介绍

本APP将从橙色云工业协同智能匹配APP的方案架构,方案内容,方案的具体展示形式,以及智能匹配的大数据基础介绍,大数据如何进行智能匹配来介绍 需求对话机器人 经过大量的文本训练,需求对话机器人具备行业的专家的知识水平。需求对话机器人通过文字聊天的方式与用户进行需求交流,协助用户录入需求。 知识匹配模型 基于句法分析,生成用户需求图谱并与知识库中的行业知识图谱进行匹配,进而预测用户答案,完成与用户的交流。 行业知识库 基于句话分析、数据字典等构建行业知识图谱。 数据采集 基于需求的句法分析、主题词提取模型等提取主题词,利用主题词对相关的数据源进行数据搜索。通过程序对搜索到的数据,进行自动化采集,并将数据保存至数仓中。 数据清洗 将数据中ODS层的数据,利用清洗规则,进行清洗、完善、整合数据,使之成为可用数据。 数据分析 通过数据分析模型,将数据打标签:行业领域标签、数据分类标签、赛道标签、关键词等标签。 数据推送 扫描符合要求的数据,利用kafka,将数据推送至AI资源匹配系统。

系统架构

实施效果

应用场景

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