1、数据多源整合：在数据采集+采购层，汇总原始数据，形成源数据库；明确元数据定义，形成血缘关系2、数据加工：根据需求确定数据字段加工处理逻辑，形成数据专题库；3、数据治理：根据数据业务需求，加工治理形成业务专题库；4、数据应用层5、数据质量效验：通过定义规则完成数据效验规则；

1、全球产业概览；从全球视角看产业分布2、区域产业分析：从全国视角看区域产业分布情况3、产业引入：基于区域资源禀赋数据+垂直领域AI数据分析，进行产业招商4、产业服务：企业省级（专精特新中小-》专精特新小巨人-》上市企业）5、企业画像与风险评估；

1.知识中心、概念配置、关系配置、多数据源抽取、图谱探索、知识图谱血缘可视化。2.知识融合，融合多源异构知识，通过策略优化提升知识的一致性、准确性和可用性；知识推理，利用逻辑推理技术挖掘知识间的潜在关联，增强系统的语义理解和智能决策能力。3.RAG知识智能问答，构建基于大语言模型（LLM）与知识图谱

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