文本：教材、论文、网络百科 视觉：教学视频、实验过程录像 音频：课堂录音、语音问答 传感器：实验室温度/压强数据
使用CLIP等模型对齐图像与文本语义 建立“物理实验视频帧”与“公式推导步骤”的映射
将向量化数据存入图数据库 定义跨模态关系（如“视频第5分30秒→验证牛顿第三定律”）
实时接入在线教育平台的学生交互数据 自动扩展新发现的因果关系（如“操作失误→实验现象异常”）
代码文本（开发文档/commit记录） 系统日志（运行报错信息时间戳） 屏幕操作录像（开发者调试过程）
构建代码安全规则图谱（CWE漏洞库+企业编码规范） 关联历史事故案例（如"并发锁未释放→系统死锁"事件链）
自动标注风险代码段（如未加密的API密钥） 生成三维可视化调用链路图 推送关联修复方案（含Stack Overflow高票答案）
机房监控视频（设备指示灯状态） 日志文本（ERROR/WARNING关键字） 传感器数据（CPU温度/网络延迟） 语音记录（值班人员沟通信息）
建立故障模式库（如"硬盘红灯闪烁→RAID5阵列降级"） 拓扑关系图谱（物理服务器→虚拟机→容器→微服务）
实时预警："检测到A3机柜温度异常，关联B2交换机流量激增" 自动执行预案：隔离异常Pod→触发弹性扩容→邮件通知相关负责人 生成故障溯源报告（含时间轴与根因分析）
结构化数据（数据库表/API接口） 非结构化数据（会议纪要/邮件往来） 视觉数据（业务流程图/架构设计图） 行为数据（用户点击流/权限变更记录）
实体对齐：统一"客户ID"在不同系统的命名差异 关系挖掘：发现"采购订单延迟→生产线停工"隐性关联 动态更新：实时同步JIRA任务状态与Jenkins构建日志
需求变更影响分析：修改支付接口→预警涉及12个微服务 智能问答："显示最近三个月采购异常的所有供应商及其对接人" 业务流程挖掘：自动生成ITIL服务台优化建议（基于5000+事件日志）
图像数据（检测标注框偏移/遮挡问题） 文本数据（识别NER标注不一致） 音频数据（校验语音转录对齐精度） 视频数据（追踪动作标注连续性）
构建数据血缘图谱（原始数据→增强版本→模型版本） 标注规范知识库（不同场景下的标注规则树）
自动修复常见错误：矫正15%的错标bounding box 智能扩增：根据场景图谱生成稀缺样本（如"夜间雨雾天气"交通标志图像） 成本预测：基于任务复杂度推荐最优标注方案（人力vs半自动）
代码注释图谱（函数→调用关系→设计意图） 会议视频关键帧提取（架构图修改历程） 即时通讯语义分析（提炼技术决策关键点） 文档版本差异比对（需求变更轨迹）
新人导航：播放系统核心模块的3D分解动画 智能检索："显示网关鉴权模块最近三次重构的决策记录" 知识推荐：根据当前任务推送关联设计模式案例
任务目标：精确答案需要确定性推理，开放性问题适合概率推理 实时性要求：应急场景优先选择快速推理算法
