OpenSPG是蚂蚁集团联合OpenKG社区推出的基于SPG框架的知识图谱引擎。OpenSPG融合LPG的结构性和RDF的语义性，克服RDF/OWL语义复杂难以落地的问题，继承LPG结构简单与大数据体系兼容的优势。OpenSPG提供明确的语义表示、逻辑规则定义和算子框架等能力，支持各厂商可插拔的适配基础引擎和算法服务，构建自定义的解决方案。OpenSPG用高效的知识化转换，帮助提高数据价值和应用价值，适于金融等多种业务场景。
OpenSPG的主要功能语义建模（SPG-Schema）：负责属性图语义增强的Schema框架设计，包括主体模型、演化模型、谓词模型等。知识构建（SPG-Builder）：支持结构化和非结构化知识导入，与大数据架构兼容，提供知识构建算子框架，实现数据到知识的转换。逻辑规则推理（SPG-Reasoner）：抽象KGDSL（Knowledge Graph Domain Specific Language），为逻辑规则提供可编程的符号化表示，支持规则推理和神经/符号融合学习。可编程框架（KNext）：提供可扩展、流程化、用户友好的组件化能力，实现引擎与业务逻辑、领域模型的隔离，快速定义图谱解决方案。云适配层（Cloudext）：支持业务系统基于SDK对接开放引擎，构建业务前端，适配自定义的图存储/图计算引擎和机器学习框架。OpenSPG的技术原理属性图的语义表示：OpenSPG框架创造性地融合了LPG（Labeled Property Graph）的结构性和RDF（Resource Description Framework）的语义性，提供一种既简单又具有丰富语义的图表示方法。知识层级间的兼容递进：OpenSPG支持在非完备数据状态下构建和持续迭代演化图谱，支持在数据不完整或变化的情况下进行知识图谱的构建和管理。大数据与AI技术体系的衔接：OpenSPG框架有效衔接大数据技术和AI技术，支持对海量数据进行高效的知识化转换，提升数据和应用的价值。领域知识模型及算子的开发：新的业务场景基于扩展领域知识模型及开发新算子，快速构建领域模型和解决方案。逻辑规则和语义规则的定义：基于KGDSL定义逻辑规则，让机器理解和处理复杂的业务逻辑，支持规则推理和神经/符号融合学习。OpenSPG的项目地址项目官网：spg.openkg.cnGitHub仓库：https://github.com/OpenSPG/openspgOpenSPG的应用场景金融领域：在金融领域，OpenSPG用在风险评估、信用评级、市场分析、反欺诈等，帮助金融机构进行精准的风险控制和管理。企业决策与运营管理：企业进行市场趋势分析、供应链优化、客户细分等，辅助战略规划和运营管理。客户服务与个性化推荐：在客户服务领域，OpenSPG提供自动问答和精准的客户支持，在个性化推荐方面，根据用户行为和偏好推荐相关内容和产品。搜索引擎与自然语言处理：OpenSPG能够增强搜索引擎的语义理解能力，提升搜索结果的相关性，在自然语言处理领域，提高语言模型的理解和分析能力。医疗健康与教育研究：在医疗健康领域，OpenSPG辅助临床决策和药物研发；在教育领域，支持个性化学习和学术研究。 
