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终端节点 终端节点即调用API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同，您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 知识图谱服务的终端节点如表1所示，请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。
Endpoint：指定承载REST服务端点的服务器域名或IP，不同服务不同区域的Endpoint不同，您可以从地区和终端节点中获取终端节点。例如IAM服务在“华北-北京一”区域的Endpoint为“iam.cn-north-1.myhuaweicloud.com”。
获取Token的终端节点和projectname需与KG服务终端节点保持一致。
实体链接 功能介绍 对用户文本进行分析，识别出其中的实体，并返回图谱中关联节点的信息。
图1 预览本体 单击编辑框的概念节点或关系曲线。 左侧弹出信息框，可查看对应的名称、属性和属性类型等信息。 父主题： 管理本体
图10 功能区 表2 功能区操作 图标 说明 保存当前界面的概念节点和关系曲线。 清空界面，即清空当前界面的概念节点和关系曲线。 导出当前界面的概念节点和关系曲线至OBS。导出前需要提前创建好OBS桶，详情请见OBS添加桶。
图11 功能区 表2 功能区操作 图标 说明 保存当前界面的概念节点和关系曲线。 清空界面，即清空当前界面的概念节点和关系曲线。 导出当前界面的概念节点和关系曲线至OBS。导出前需要提前创建好OBS桶，详情请见OBS添加桶。
实体链接 对用户文本进行分析，识别出其中的实体，并返回图谱中关联节点的信息。 知识搜索 对用户文本进行分析，对图谱中的相关知识进行搜索。 知识推荐 根据输入的实体节点，推荐相关的实体节点。
图11 功能区 表2 功能区操作 图标 说明 保存当前界面的概念节点和关系曲线。 清空界面，即清空当前界面的概念节点和关系曲线。 导出当前界面的概念节点和关系曲线至OBS。导出前需要提前创建好OBS桶，详情请见OBS添加桶。
使用前必读 概述 调用说明 终端节点 约束与限制 基本概念
获取项目ID的接口为“GET https://{Endpoint}/v3/projects”，其中{Endpoint}为IAM的终端节点，可以从地区和终端节点获取。接口的认证鉴权请参见认证鉴权。
表4 KgRecommendRespEntities 参数 参数类型 描述 id String 推荐的实体节点ID。 name String 推荐的实体节点名称。 score Double 推荐得分，供参考，分值越高说明推荐程度越高。
图2 新建实体 “实体类型” 从当前图谱所对应的本体所包含的概念节点中，选择一个作为新增数据的实体类型。 “属性” 根据选择的实体类型，填写该实体的属性值。其属性字段是在创建当前图谱所对应的本体时所编辑的属性字段。
图2 创建本体 创建两个概念节点“Film”和“Person”。 具体操作如下： 双击界面空白处，新建概念节点。 右键单击概念图标，选择“编辑”或双击概念图标，左侧弹出概念编辑框。 在概念编辑框中，按表1编辑“概念名称”、“Icon”和“属性”，单击“保存”。
创建两个概念节点“电影”和“人物”。 具体操作如下： 双击界面空白处，新建概念节点。 右键单击概念图标，选择“编辑”或双击概念图标，左侧弹出概念编辑框。 在概念编辑框中，按表1编辑“概念名称”、“Icon”和“属性”，单击“保存”。
知识图谱的计费规格，一万条边、百万边、千万边具体指什么 知识图谱的数据存储在图数据库，图数据库基本数据类型包含点和边。 点代表实体。如交通网络中的车辆、通信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 边代表关系。如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购买行为
云容器引擎-成长地图 | 华为云 知识图谱 知识图谱服务（Knowledge Graph，简称KG）提供一站式知识图谱全生命周期管理服务，包括本体可视化构建、自动化图谱流水线构建，以及图谱问答、搜索、推理等图谱应用能力，企业可以灵活掌控图谱配置，适合复杂多变的业务场景。 图说KG
创建信息抽取模型 如果您在创建知识图谱时，选择使用自定义模型进行信息抽取，您需要在创建知识图谱之前，创建信息抽取模型。 本章节提供一个与人物、电影有关的非结构化数据构建信息抽取模型流程，帮助您快速熟悉知识图谱自定义信息抽取模型创建过程，通过在控制台进行数据标注、模型训练，构建一个人物
使用公有资产库中的图谱流水线套件构建图谱 本章节提供一个与电影有关的非结构化数据样例，帮助您快速熟悉使用流水线套件构建知识图谱的过程，以及如何使用公有资产库中的图谱本体组件、模型组件。创建完成后，您可以搜索预览相关实体的知识图谱，也可以在创建的图谱基础上全量更新或增量更新图谱。 开始使用样例前
进行KBQA会话 功能介绍 知识图谱问答服务（Knowledge Base Question Answering，简称KBQA）利用机器对自然语言分析与处理能力，理解用户所提出的问题，并利用知识图谱中的结构化知识进行查询、推理，找到解决该问题的精准答案并反馈给用户，协助用户解决不同类型的问题
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