爱数开源认知智能开发框架 KWeaver，三大特性帮助降低领域认知智能应用开发门槛

InfoQ 获悉，9 月 16 日，爱数正式开源了认知智能开发框架 KWeaver。

KWeaver 名称中，K 代表的是 Knowledge 知识，Weaver 代表编织者，意为将所有领域知识编织在一起，从而实现领域认知智能。

据悉，KWeaver 脱胎于爱数认知智能框架 AnyDATA Framework 2，具有快速的开发能力、全面的开放性、高性能等特性，以成熟的数据知识化方法论和系列认知智能应用组件赋能数据科学家和应用开发者，以此降低领域认知智能应用开发的复杂度与人才门槛。

GitHub 项目地址：https://github.com/AISHU-Technology/kweaver

具体而言，KWeaver 面向数据科学家、应用开发者、领域专家三类用户提供三种能力。

• 快速的开发能力：KWeaver 提供可视化的知识网络工作台，可视化的认知智能应用开发调试工具，丰富的数据加工及模型训练工具，以及所见即所得的 API 文档；

• 全面的开放性： KWeaver 源代码是开源且技术透明的，这意味着参与项目的用户可以查看全部技术细节，同时还支持多元异构数据源对接，提供 SDK 兼容更多的第三方知识抽取模型，提供 API 和 Web 组件的整合方式；

• 高性能：KWeaver 的开发基于云原生技术，提供横向扩展能力，采用分布式的计算引擎实现海量数据接入的处理能力。

通过 KWeaver 实现领域认知驱动涉及到两个关键步骤。

第一是领域知识获取。首先建立领域认知模型，基于模型进行数据加工抽取知识，对于不同来源的数据，加工的方式也会有很大不同，部分数据可以直接抽取，部分数据则需要通过深度学习模型，例如文本知识。加工完成后生成领域知识网络。

第二是领域知识利用。基于知识网络进行认知智能应用的开发，利用数据科学的方法开发模型，并将模型应用到推理、理解等具体场景。显然，在数据领域认知智能并非替代原有的深度学习或机器学习，而是将两者结合发挥更大的作用。KWeaver 也会内置很多基于深度学习的知识抽取模型。

本次正式开源前，KWeaver 已随 AnyDATA 经历了近 3 年的孵化和打磨，结合 AnyShare、AnyRobot、AnyFabric 等产品的能力实现诸多创新。如结合 AnyShare 在知识管理方面形成行业知识卡片、行业标签、知识搜索等应用；结合 AnyRobot 在智能运维方面实现可持续进化的运维知识库，以及运维中小概率事件的故障定位和根因分析；结合 AnyFabric 帮助用户更好地编织数据，以资产图谱的形式让用户更直观全面的观察和分析业务能力、数据质量等等。