知识图谱+问答”双赛道启航！阿里云智能客服AI算法大赛邀你共战

2025年12月6日 互联网

一、大赛背景：对话式AI技术升级的迫切需求

随着人工智能技术的快速发展，对话式AI已成为企业智能化服务的重要载体。然而，传统客服系统在复杂知识处理、多轮对话理解及个性化响应方面仍存在显著短板。知识图谱构建与问答技术作为对话式AI的核心能力，能够通过结构化知识建模与语义推理，显著提升系统对用户意图的精准理解与高效应答能力。

阿里云智能客服团队基于多年行业实践，发现当前技术痛点集中于三点：

  1. 多源异构知识整合难：企业数据分散于文档、数据库、API等不同形态，缺乏统一的知识表示框架；
  2. 动态知识更新滞后：行业知识、产品信息频繁变更，传统图谱更新机制难以实时适配；
  3. 复杂问答推理弱：多跳问答、隐式关系推理等场景下，现有模型准确率不足60%。

此次大赛旨在通过开放真实业务场景与数据，推动全球开发者探索高效知识图谱构建算法与高鲁棒性问答模型，解决上述技术瓶颈。

二、赛道设计：双任务驱动技术突破

大赛设置知识图谱构建与智能问答两大平行赛道，参赛者可任选其一或同时参与，双赛道均提供标注数据集与评估指标。

赛道一：知识图谱构建——从数据到结构的智能化

任务目标：基于给定的电商领域非结构化文本（商品描述、用户评价、FAQ等），自动抽取实体、属性及关系，构建领域知识图谱。
技术挑战：

  • 细粒度实体识别：需区分“iPhone 14”与“iPhone 14 Pro”等相似实体；
  • 跨文档关系推断：从分散文本中挖掘“配件兼容性”“售后政策”等隐性关系；
  • 图谱动态更新：设计增量学习机制，支持新商品上线后的图谱快速扩展。

评估指标：

  • 实体抽取F1值：衡量实体识别准确率与召回率；
  • 关系抽取准确率：基于人工标注的黄金关系进行验证；
  • 图谱一致性：检测实体间关系是否符合业务逻辑（如“手机”与“屏幕尺寸”必须关联）。

赛道二：智能问答——从查询到答案的全链路优化

任务目标：基于构建的知识图谱，实现多轮对话下的精准问答，支持事实性查询、比较类问题及推理型问题。
技术挑战：

  • 多跳推理能力：例如回答“支持无线充电的5G手机有哪些？”需跨“充电方式”“网络制式”两个维度检索；
  • 上下文理解：处理“这个和之前说的那款哪个更轻？”等指代消解问题；
  • 低资源场景适配：在图谱覆盖不全时，通过外部知识补全或生成式回答保持可用性。

评估指标：

  • 答案准确率：人工评估答案与问题的匹配度；
  • 多轮对话成功率：完成指定任务对话的轮次占比；
  • 响应延迟：单次问答平均耗时（需≤500ms）。

三、参赛价值：技术、资源与职业的三重赋能

1. 技术成长：接触工业级数据与工具链

大赛提供千万级标注数据集，覆盖电商、金融、政务等多领域，数据经过脱敏处理并标注实体、关系及问答对。此外，参赛者可免费使用阿里云PAI机器学习平台，体验从数据预处理、模型训练到部署的全流程工具，降低技术落地门槛。

2. 资源支持：百万级算力与奖金池

  • 算力资源：入围团队可申请最高100万GPU小时的免费算力，支持大规模图谱训练；
  • 奖金激励：总奖金池200万元，单赛道冠军奖金50万元，另设创新奖、学生专项奖等；
  • 技术认证：获奖方案将纳入阿里云智能客服技术白皮书，并获得联合署名权。

3. 职业机遇：直通阿里生态与行业认可

优秀参赛者将获得阿里云校招/社招绿色通道，优先参与智能客服核心项目。同时，大赛成果可发表于顶会论文或技术博客，提升个人行业影响力。

四、参赛建议：从零开始的实战指南

1. 团队组建与分工

建议3-5人组队，涵盖NLP算法、数据工程、全栈开发等角色。例如：

  • 算法工程师：负责模型选型（如BERT+BiLSTM用于实体识别）、超参调优；
  • 数据工程师：处理数据清洗、图谱存储（Neo4j/JanusGraph）；
  • 产品经理：定义问答场景优先级，优化用户体验。

2. 基线方案快速上手

以知识图谱构建为例，可参考以下代码框架： 

  1. from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
  2. import neo4j
  4. # 1. 实体识别模型加载
  5. tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")
  6. model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("your_model_path")
  8. # 2. 关系抽取规则定义（示例）
  9. relation_rules = {
  10.     ("手机", "屏幕尺寸"): ["尺寸", "英寸"],
  11.     ("手机", "充电方式"): ["无线充电", "快充"]
  12. }
  14. # 3. 图谱存储（Neo4j示例）
  15. driver = neo4j.GraphDatabase.driver("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))
  16. def add_entity(tx, entity, label):
  17.     tx.run("CREATE (e:%s {name: $name})" % label, name=entity)

3. 优化方向：融合规则与深度学习

  • 混合架构：用规则引擎处理高置信度场景（如品牌-型号关系），深度学习模型处理长尾关系；
  • 增量学习：设计图谱更新接口，支持每日新增数据的快速融入；
  • 对抗训练：在问答模型中加入噪声数据（如错误实体），提升鲁棒性。

五、报名与赛程安排

  • 报名时间：即日起至2024年6月30日；
  • 初赛阶段：7月1日-8月15日，提交图谱/问答系统原型；
  • 复赛阶段：8月20日-9月30日，现场答辩与压力测试；
  • 决赛颁奖：10月中旬，杭州阿里云总部。

报名方式：访问阿里云天池平台，填写团队信息并签署数据使用协议。无论你是学术研究者、企业工程师还是学生开发者，这场大赛都将是你突破技术边界、赢得行业认可的绝佳舞台。立即报名，开启你的AI客服进化之旅！

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