知识管理，无论是对于企业还是个人，都具有重要的意义。传统知识管理如果系统地概括，可以分为四个阶段：第一阶段：信息技术阶段。主要受信息技术（尤其是Internet）的使用以及人们认识到内部网是在地理上分散的组织之间共享信息的有效工具的推动。知识管理的第一阶段是关于如何部署新技术以实现更有效地利用信息和知识。第二阶段：组织文化阶段。在这个阶段，会发现单纯的部署技术和提供有价值的信息，并不足以有效促进和完成信息和知识的共享。知识管理的实施会涉及到组织文化的变化，在很多情况下这种变化可能相当显着，甚至包括组织管理结构、相关资源配置、绩效考核措施等。第三阶段：知识分类阶段。知识分类，即知识组织阶段。它源于对知识内容重要性的认识，尤其是分类和搜索能力的重要性，以及对知识内容的合理描述和结构化表达。这个想法是，如果您在使用它时找不到它，那么知识管理就没有用。第四阶段：知识图谱阶段。KnowledgeGraph于2012年5月由谷歌首次提出，到2019年已被称为世界人工智能领域的关键问题之一，2020年将作为核心问题占据主导地位。此外，还有知识管理领域越来越多地引用人工智能相关技术，呈现融合趋势。知识图谱以结构化的形式描述客观世界中的概念、实体及其丰富的关系，以更接近人类认知世界的形式表达互联网的信息，为人类提供更好的组织、管理和能力了解互联网上海量的信息。尤其是在这一波AI浪潮下，无论是国外的Google、微软、Facebook，还是国内的百度、阿里、腾讯等互联网巨头，都围绕知识图谱领域进行了深入、持续的研究，并获得了大量有价值的场景和应用。“知识图谱”做的最有价值的事情之一就是从海量杂乱的数据中提炼出有用的信息，将零散的信息碎片聚合起来，以地图的形式组织起来，成为相对参考的信息和有洞察力的知识来辅助决策.据《国内外知识管理研究态势》报道，2009-2018年，国内知识管理系统研究中高频关键词共现图谱显示，知识管理和知识图谱的研究与实践呈爆炸式增长。如果要管理好知识，充分挖掘知识显性和隐性的价值，就需要依托AI和知识图谱技术，从知识采集、知识存储、知识仓库、知识加工、知识搜索、知识场景、综合对知识智能门户的七个维度进行评估，可以科学合理地提取企业积累的数据和知识的精华，最终形成真正的智能知识库。具体说明：1、知识智能采集：提供互联网知识、文献知识采集器；内部文档知识智能爬取。2、知识智能存储：实现知识基础信息、属性、文本、阶段等信息的分布式存储；索引内容的分布式存储。3、知识仓库：对企业所有知识进行统一存储、管理和维护，支持知识上传、整理、发布、使用、反馈、优化的全流程管理。四：知识的智能加工：Doc格式文档按段落或目录结构化；知识内容自动分类、智能标注；知识属性是自动结构化的。五：知识智能检索：实现内外部资源的统一检索和检索结果的综合呈现。支持检索内容智能标注、基于用户搜索行为的检索结果反馈优化、协同推荐。六：知识智能场景：提供场景知识图谱配置器及相关场景知识图谱模板库，可帮助企业方便灵活地构建不同类型的场景图谱，如：新人引导图谱、求职学习图谱、业务流程知识图谱、七：知识智能门户：知识内容的综合呈现，以及基于用户行为的知识分类、标签和内容推荐。在AI时代，需要充分发挥知识图谱+知识管理的双重价值，才能真正实现从流程驱动、数据驱动到知识驱动的转变。
