知识的新增和编辑：
知识管理模块可以有效地管理知识的内容。允许知识管理人员对知识进行新增/编辑等操作，以便更好地组织和理解知识。
知识的新增包括了，知识基本信息，知识层级/顺序的编辑。
知识也可以通过批量导入完成，知识的新增，提高用户的使用效率
知识关系编辑：知识和知识之间的关系，可以通过管理系统完成编辑。例如课程和课程之间的先修/支撑关系、知识和知识之间的影响关系/应用关系/依赖关系。可以进行管理
图谱生成：完成了上述的知识关系编辑之后可以自动更新图谱并展示。
知识图谱的展示和阅览
知识图谱是一种以图形化的方式呈现知识点及其相互关系，它能够清晰地展示知识体系中的各种概念、实体以及它们之间的关联和依赖关系。通过知识图谱，教师/学生可以更直观地理解知识体系的结构和组织，从而更好地进行教学设计和课程规划。
快捷筛选：支持通过知识层级、专业、课程类型等字段进行快捷筛选，找到用户所需要的各种维度的知识图谱。
发现新的知识点：知识图谱的探索功能
知识关联展示：知识图谱不仅可以展示已知的知识点及其关系，还能够帮助用户发现新的知识点。当用户在浏览知识图谱时，可能会发现一些新的、感兴趣的领域或主题。这些新的知识点可以作为进一步学习和探索的起点，从而不断扩展知识领域。
知识点信息展示：每个知识点的基本信息可以通过鼠标悬浮或者点击，查看到概要信息或者详细信息，支撑用户做出更详细的学习。
知识管理模块还可以管理知识之间的影响关系。通过分析这些影响关系，教师可以更好地理解知识之间的联系和区别，从而更好地引导学生掌握知识。
知识资料库概念：知识图谱是一种以图形化的方式呈现出来的知识库，它通过节点和边的方式来表示不同实体之间的关系。当我们在知识图谱中发现到一个具体的知识点时，我们可以通过学习资料库来获取与之相关的全部内容。这种方式不仅高效，而且能够让用户进行扩展学习，从而更好地掌握这个知识点。
知识资料库管理：学习资料库可以支持非常丰富的资料管理。它包括了文档、图片、音频、视频、压缩包、markdown等各种资料。这种多样化的资料形式，可以让用户更加便捷地获取到所需的知识内容。比如，在文档中，用户可以找到关于某个知识点的详细解释和论述；在图片中，用户可以直观地了解某个设备的外观和结构；在音频和视频中，用户可以听到专家的讲解和示范；在压缩包中，用户可以获取到一系列相关的资料集合；在markdown中，用户可以找到某个项目的详细步骤和说明。
知识文档在线编辑：通过学习资料库的丰富资料管理功能，用户可以更加高效地进行扩展学习。比如，在某个项目中，用户可能需要了解某个零件的具体尺寸和性能指标。这时，用户可以在知识图谱中找到这个零件的相关知识点，并通过学习资料库获取到这个零件的详细资料。同时，用户还可以了解到其他相关的零件和设备的资料，从而更好地掌握整个项目的具体情况。
知识查询：通过知识查查可以完成全部知识信息的查询，包括了通过不同层级查询、通过专业查询、通过课程类型等维度进行快捷查询
知识检索：通过关键词检索可以，可以检索库内全部的内容并展示。快捷找到用户所需要的知识、资料
知识目录和详情：支持对知识的层级结构可以进行阅览。
资料库阅览：资料库中的全部资料，都可以全部展示并支持检索和概要信息查看。通过也可以预览和下载资料库中的内容
知识专题创编，可以对知识进行不同维度的编排，可以将不同体系内的知识聚合到同一个专题内，从各种维度聚合起来的内容可以提供给用户更多的学习思路。学习用户可以看到这些不同维度的专题项目，从而针对性的完成不同的学习目标
组织管理：组织管理可以将我们的全部学院/专业/课程进行结构化管理，并且其中责任教授/责任教师/学生用户也可以进行统一管理，并且学院/专业下的知识体系，教师/学生的学习情况/系统的使用频率、知识内容量级等也可以通过此模块进行量化辅助分析。
教师/学生管理：
所有教师可以通过系统进行管理，包括了教师的基本信息、授课范围、所属学院和专业等信息的新增/批量上传/修改
所有学生可以通过系统进行管理，包括了学生的基本信息、学习范围、所属学院、专业、班级等信息的新增/批量上传/修改
个人中心：教师和学生都有自己的个人中心，可以查询到自己的相关课程、专题、基本信息等。
评价/考试模块：评价/考试系统模块为教育和学习过程提供了客观和全面的评价工具。通过评价系统，教师可以对学生学习成果、课堂表现等方面进行评估，同时学生也可以对教师的教学质量进行评价。评价系统支持多种评价方式，包括量化评价、选择题、填空题、简答题等，可以全面地考察学生的学习成果等，可以帮助用户做出更准确的决策。
在知识挖掘方面，未来我们可以进一步扩展基于海量已有数据的自动知识图谱提取和加工的能力。通过先进的数据分析和机器学习技术，我们将能够从大量的历史数据中自动提取有用的信息，并将其转化为结构化的知识图谱。这个知识图谱可以涵盖各种领域，帮助教师/学生更好地理解复杂的知识体系。例如，在教育领域，我们可以从大量的课程资料、教学视频、论文等数据中提取有用的信息，并将其转化为结构化的知识图谱，帮助教师和学生更好地理解课程知识体系。
在知识的应用方面，我们将基于知识体系定制AI模型，使AI模型在知识的加持下展示出更优秀的效果。这些AI模型将能够根据不同的业务需求和场景，从知识图谱中获取相关的知识和信息，并将其应用于实际的业务场景中。通过这种方式，我们可以利用AI模型为上层各类业务系统提供有力的支撑，帮助业务系统更好地解决复杂的问题和挑战。例如，在医疗领域，我们可以基于疾病知识体系定制AI模型，使AI模型能够根据病人的病史、症状、检查结果等信息，快速诊断疾病并提供相应的治疗方案。
同时，我们还将不断优化和完善AI模型的技术和方法，使其能够更好地适应不断变化的市场需求和业务环境。我们相信，通过不断努力和创新，我们将能够为人们提供更加智能、高效、便捷的知识应用和服务。例如，在金融领域，我们可以利用AI模型根据客户的历史交易数据和市场信息，为客户提供更加精准的投资理财建议和服务。同时，我们还可以利用AI模型对市场风险进行预测和管理，帮助客户降低投资风险。
