知识库
- 1解析规程、合同与手册，按权限检索
- 2片段可绑定到业务对象
- 3未绑定对象的回答标明仅来自文档
企业级 AI 智能体与行业数智化平台
让企业的知识与数据，
变成可推理、可执行的业务能力
以业务本体为语义底座构建数字孪生企业：既交付知识问答、智能问数、智能体编排等 AI 应用，也交付供应链、订单审计、电商预测等行业系统。
- 数据可信
- 语义一致
- 推理可溯
- 执行闭环
三个平台协同，把数据变成可执行的企业智能
数据平台承接已有数据并映射为业务对象；本体平台定义语义、规则与动作；AI 平台只调用已发布的对象与动作，让每一次执行都发生在权限与审批之内。
数据平台
- 1接入库、文档、图片、音视频与时序，映射为业务对象
- 2统一查询、数据权限、写入校验与血缘追溯
- 3沿用已有存储，不自研数据库
本体平台
- 1定义对象、关系、状态、事件、规则与动作
- 2发布前检验，发布物带版本与下游影响
- 3建议、批准、执行分开记录
AI 平台
- 1只调用已发布的对象与动作
- 2权限、审批、评测与版本随运行留存
- 3决策辅助与数字员工共用同一套运行与审批
三层堆叠，从基础平台到行业产品
自下而上为基础平台、AI 应用与行业产品。点击任一模块，所在层抬升聚焦，左侧同步显示职责、要点与关键组成。
从知识构建到推演执行，六个能力模块
按业务使用流程排列：先构建知识，再问答与问数，进而探索图谱、编排流程，最终落到业务建模与推演。
知识问答
- 1针对规程、合同与手册提问，回答带来源片段
- 2能对应到对象时，同时给出业务对象
- 3文档中没有的内容不编造
智能问数
- 1用自然语言询问已定义的指标与对象
- 2回答带口径与来源
- 3未定义的指标拒答或转人工
知识图谱
- 1展示已确认的对象关系
- 2关系映射回本体类型
- 3未经确认的抽取结果不进入正式图谱
智能体编排
- 1把查询、判断、人工审批与动作编成可重复流程
- 2写入必须走已发布的动作
- 3稳定流程可打包为岗位上的数字员工
业务建模
- 1用本体建立对象与规则，并做推理
- 2沿知识图谱做多步关系推演
- 3推演结果写回对象，建议与执行分开
在知识图谱上回答「如果……会怎样」
用本体建立对象与规则并做推理，沿知识图谱做多步关系推演，结果写回对象；建议与执行分开记录。
01
建立对象与规则
用本体定义对象、关系与规则，为推理准备语义基础。
02
多步关系推演
沿知识图谱逐级传导，输出影响范围与传导路径。
03
结果写回对象
推演结果写回对象，建议与执行分开，人工确认后落地。
情景参数
供给量下降10%
订单增长30%
启用替代供应商
情景：常规供给
- 高影响
- 中影响
- 低影响
- 受限链路
推演结果
7影响环节
4 跳传导深度
产线 1关键节点
区域仓 1建议关注
传导路径
从数据接入到语义发布
本体像软件一样起草、检验、发布与影响分析，每次发布都能回答「影响了谁」。
STEP 01
起草
文本模型可由 AI 起草、人确认；也可从库表、文档与接口样本逆向抽取候选。
STEP 02
检验
设计期检查概念与关系，发布期用样例数据回归，未通过的语义不进入生产。
STEP 03
发布
带版本号的语义包：类型、约束、动作、对象 API 与 SDK 一并交付。
STEP 04
影响分析
附变更说明，列出受影响的查询、应用与智能体，升级前评估、升级后可回滚。
三层共用的六项平台能力
身份、审计、评测、部署、接口与模型接入，在数据平台、本体平台与 AI 平台之间只有一套。
统一身份与权限
租户隔离，数据权限与 AI 调用沿用同一套身份体系。
审计与可观测性
记录调用者、时间、参数与结果，执行记录不可改写。
评测与追踪
问题、逻辑表达与查询沉淀为评测集，随版本回归。
部署与升级
统一打包、兼容检查、灰度、回滚与本体升级后的数据迁移。
开放接口与 SDK
应用与智能体调用对象与动作，不调用临时脚本。
模型接入
统一接入多家大模型与私有化模型，适配客户环境。
按需组合模块，部署在企业自己的环境
以数据平台、本体平台与 AI 平台为底座，按业务场景选择模块；系统部署在企业内网，数据不出企业网络，版本统一升级与回滚。
按模块组合
以三层基础平台为底座，按场景选择通用产品；成熟场景直接使用行业产品，避免重复建设。
内网部署
数据不出客户网络，模型可接入私有化部署的大模型，检索与推理全程在企业环境内完成。
行业产品，从通用能力组装而来
同一套语义底座，按行业的关系模型与业务动作做适配，形成可交付的行业系统。建议、批准与执行分开记录，写入必须走已发布的动作。
围绕可被对象化的业务动作，形成可交付系统
每个方案都从一个具体的业务动作出发：补货建议、异常审计、新品预测、经营问数或合同审核。建议、批准、执行分开记录，写入走已发布动作。
01
智能供应链系统
在交期、起订量和库存约束下形成补货建议，建议与执行分开记录，让供应链决策可追溯。
业务痛点
补货依赖人工经验，建议与执行混在一起，缺货与压货难以平衡，决策过程无法追溯。
解决方案
- 1
在交期、起订量和库存约束下形成补货建议
- 2
建议量、批准量、执行量分开记录
- 3
补货建议可追溯到来源与批准人
02
订单审计系统
把两套以上业务数据中的分歧收成可查询的异常，对照单据和制度，经批准后再改正式记录。
业务痛点
多套系统数据口径不一致，异常发现靠人工比对，处理建议与正式记录混在一起，审计追溯困难。
解决方案
- 1
多源数据对齐，分歧收成可查询的异常
- 2
对照单据与制度给出处理建议，带来源
- 3
异常、建议与执行分开，批准后改正式记录
03
女装电商新品预测及补货系统
冷启动、首单和补单使用同一套业务对象，按实销、库存和在途形成追单、调拨或停止的建议。
业务痛点
新品冷启动缺少历史数据，首单与补单规则割裂，追单、调拨与停止依赖个人判断，库存风险高。
解决方案
- 1
冷启动、首单、补单共用同一套业务对象
- 2
按实销、库存与在途形成追单、调拨或停止建议
- 3
建议经批准后才执行，执行结果写回对象
04
经营问数系统
用自然语言询问已定义的指标和对象，回答带口径与来源，未定义的指标拒答或转人工。
业务痛点
经营指标口径不统一，问数依赖 IT 排期，回答缺少来源与口径，未定义指标容易被错误回答。
解决方案
- 1
指标与对象在语义层统一定义
- 2
自然语言提问，回答带口径与来源
- 3
未定义指标拒答或转人工，查询留痕进入评测集
05
合同与文档审核系统
把合同条款、制度要求和历史范本放到同一套对象上，比对差异并给出审核建议，结论经人确认后才进入正式记录。
业务痛点
合同与制度条款分散，人工审核效率低且标准不一致，审核建议与正式记录边界不清，责任难追溯。
解决方案
- 1
解析合同、制度与历史范本，条款绑定到业务对象
- 2
比对差异并给出审核建议，带来源片段
- 3
人确认后才形成审核记录，写入走已发布动作
06
设备故障诊断与处置系统
把现象、测点、规程与历史案例收敛到同一套对象上，处置建议可追溯到规程版本，并自动流转审批。
业务痛点
设备异常诊断依赖专家经验，故障根因定位慢；处置流程涉及多部门，跨系统流转容易卡壳，处置记录难追溯。
解决方案
- 1
现象、测点与历史案例绑定到图谱，进行根因推演
- 2
智能体自动匹配处置规程，生成带来源的处置建议
- 3
高风险动作经专家审批后派发，执行结果写回设备档案
07
企业风险控制与合规系统
利用图谱穿透股权与关联交易，结合制度库自动比对，将风险发现到处置的流程自动化。
业务痛点
企业关联方关系复杂，风险传导难识别；合规审核规则多，人工核查效率低，风险处置动作难以闭环。
解决方案
- 1
构建股权与关联交易图谱，实时推演风险传导路径
- 2
智能体编排合规核查流程，自动生成风险预警报告
- 3
高风险事项自动阻断并流转待批，处理结果留痕可查
行业方案与通用模块对应关系
同一套通用模块按行业方案组合复用；● 表示该方案主要使用该模块。
行业方案
知识库
知识问答
智能问数
知识图谱
智能体编排
业务建模
智能供应链系统
●—
●—
—●
订单审计系统
●—
●—
—●
女装电商新品预测及补货系统
●—
●—
—●
经营问数系统
—●
●—
——
合同与文档审核系统
●●
——
●—
设备故障诊断与处置系统
●●
—●
●●
企业风险控制与合规系统
●●
—●
●●
技术服务与产品，两条线一起交付
既交付平台与行业产品，也提供建模、集成、实施与持续运营的技术服务，让系统真正跑起来。
1
技术服务
AI 基础设施集成、智能体应用开发、系统部署与集成。
2
产品服务
数据平台、本体平台、AI 平台及其上的通用与行业产品。
3
数据与知识智能
企业知识与数据治理，面向 AI 的数据处理与本体建模。
4
持续运营
对模型、知识、工作流和智能体做持续维护、评测和优化。
从一个业务动作开始落地
补货建议、订单审计、新品预测、经营问数——都是可被对象化的业务动作。异常、建议和执行分开记录，结论经确认后才进入正式记录。
在真实业务动作上，验证语义与执行闭环
每个案例都从一个具体动作切入：先确认数据来源与权限边界，再让建议、批准与执行走通，最后按版本持续运营。
CASE 01财务 · 审计
订单审计
把多源业务数据中的分歧收成可查询的异常，经批准后再改正式记录。
- 两套以上业务数据对齐，分歧收成可查询的异常
- 对照单据和制度给出处理建议，建议带来源
- 异常、建议和执行分开，批准后才改正式记录
CASE 02零售 · 电商
女装电商新品预测与补货
冷启动、首单和补单共用一套业务对象，建议经批准后才执行。
- 冷启动、首单和补单使用同一套业务对象
- 按实销、库存和在途形成追单、调拨或停止的建议
- 建议经批准后才执行，执行结果写回对象
CASE 03制造 · 设备运维
设备故障诊断辅助
把现象、测点、规程与案例收敛到同一套对象上，处置建议可追溯到规程版本。
- 现象、测点、规程与历史案例绑定到同一套业务对象
- 处置建议能指回规程版本，带来源片段
- 人确认后才形成处置记录，写入走已发布动作
CASE 04集团 · 经营分析
经营问数
用自然语言询问已定义的指标和对象，回答带口径与来源。
- 指标与对象在语义层统一定义，口径一致
- 回答带口径、过滤条件和数据来源
- 未定义指标拒答或转人工，查询进入评测集
一次查询、一次动作，都留下完整轨迹
未定义的指标拒答或转人工，校验通过后才执行；高风险动作进入待批，执行记录不可改写。
智能问数：一次查询
未定义的指标拒答或转人工，校验通过后才执行。
1
用户提出问题
用自然语言描述想看的业务数据
2
核对身份与数据权限
问数经企业服务统一鉴权
3
读取指标与对象
指标模块与本体平台
4
整理为结构化查询并校验
未定义的指标拒答或转人工，通过后才继续
5
执行查询
数据平台或客户已有数据库
6
补充口径与文档片段
有知识库时一并附上
7
返回答案与来源
答案、对象、过滤条件与数据来源一起给出
8
记录本次查询
进入审计与评测集
本体动作：执行与审批
高风险进入待批，执行记录不可改写。
1
提交动作与参数
来自人、智能体或行业应用
2
核对形状、前置条件与权限
不满足则阻断并留下记录
3
按风险分流
高风险进入待批；低风险且有权限则直接执行
4
批准后执行
执行记录不可改写
5
写回或只记录
写回客户源系统，或仅记录编辑
6
留下完整轨迹
调用者、时间、参数与结果
从上线到运营，每一步都有保障
响应时效、交付质量、运维可用性、版本回滚、数据安全与知识转移，按服务等级约定执行；语义、数据映射和智能体全程版本化，升级与回滚可追溯。
六项保障，覆盖从上线到运营的每个环节
按服务等级约定响应与恢复时效，语义、数据映射和智能体全程版本化，升级与回滚都可追溯。
响应时效保障
- 按问题等级约定响应与恢复时效，P1 故障 15 分钟内响应
- 专属对接人与升级通道，问题从报障到关闭全程可查
- 变更窗口可预约，关键节点提前报备
交付质量保障
- 发布前一致性检验，未通过校验的语义不进入生产
- 按验收标准逐项确认，问题清单闭环后才签收
- 灰度发布与回滚预案，上线过程可回退
运维可用性保障
- 7×24 值守与监控告警，异常自动通知到责任人
- 故障按等级分级处置，恢复过程与结论留痕
- 定期健康检查与容量评估，提前暴露风险
版本与回滚保障
- 语义、数据映射和智能体全部版本化，发布物带版本号与影响范围
- 升级前评估下游影响，升级后可一键回滚到上一版本
- 历史版本可查询、可复现，便于对照与审计
数据安全与合规保障
- 支持内网部署，数据不离开企业环境
- 按组织与角色控制知识与对象可见范围，检索即鉴权
- 检索、推理与动作调用全程审计留痕，支持追溯回放
知识转移保障
- 交付文档、操作手册与运维手册随版本同步更新
- 面向实施与运维团队的知识转移，确保可自主运营
- 关键操作留出过渡期陪跑，直至客户团队独立承接
上线之后，一样按版本走
发版前做兼容检查，按灰度发布，出问题可以回滚。本体升级时，数据随之迁移。
1统一打包
2发版前兼容检查
3内网发布
4灰度
5回滚
6运行巡检
7本体升级后的数据迁移
三种合作方式，匹配不同阶段
可以只做一个项目，也可以授权产品并签年度维护，按团队能力与业务节奏选择。
01
项目合作
咨询、开发、集成、实施与培训，从一个业务动作开始，按项目范围交付并验收。
02
产品授权与私有化
平台授权、模块授权，部署到客户内网，按版本升级与回滚。
03
年度维护
上线后的版本维护、评测与优化，随业务一起升级，按服务等级约定响应时效。
诊断、样板验证，再私有化
先用一个业务动作验证语义与动作能否走通，再谈部署方式与年度维护。
1
诊断
确认数据来源、系统现状和权限边界，判断是否适合当前产品范围。
2
样板验证
在一个业务动作上验证语义和动作：建议、批准、执行能否走通。
3
私有化与年度维护
按版本交付到客户环境，谈部署方式和年度维护。
产品更新、方案发布与培训活动
每条动态包含日期、标题和摘要，按分类检索与收录。产品更新、方案发布、培训与活动三类内容分别归档。
了解产品、方案与活动的最新进展
按产品更新、方案发布、培训与活动分类查看，快速定位您关心的内容。
企业 AI 技术服务与产品解决方案提供商
从业务本体出发，激活数据价值，保障 AI 落地，并以技术服务完成建模、实施和持续运营。
从业务本体出发，把企业知识与数据变成可推理、可执行的智能应用
北京魏来信息技术有限公司是一家专注企业级 AI 智能体平台与数字化解决方案的科技公司。我们围绕「数据—语义—动作」三层架构，帮助中大型企业与国央企把已有的业务系统和数据整理成可计算、可追溯的语义资产，让 AI 从「演示」走向「生产」，真正进入核心业务流程。
我们相信，企业 AI 的价值不在「演示」，而在「生产」：每一次推理与执行都有权限、有审批、有记录、可回滚——这是 AI 真正走进核心业务的前提。
全链路可控
既可整体部署在内网，也可按模块组合按场景交付，让数据始终留在企业边界之内。
持续运营保障
提供咨询、建模、集成、实施及培训服务。语义、数据映射与智能体按版本发布、升级与回滚。
3
三层基础平台
数据 · 本体 · AI
6+
通用能力模块
覆盖知识到推演全流程
100%
执行留痕
建议与执行严格分开记录
内网部署
私有化交付
数据不离开企业环境
我们服务的企业
重点服务对数据安全和执行可控有明确要求的组织。
中大型企业
已有多套业务系统，希望 AI 在权限和审批之内工作，执行过程可审计、可回放。
国央企
要求内网部署，数据不出企业环境，执行过程可审计，版本可回滚。
成长型企业
有一定数字化基础，希望从一个业务动作开始验证，再按版本逐步扩展。
从售前诊断到交付运营，一体化协作
销售与解决方案负责需求诊断与售前方案，AI 交付与研发负责建模、开发、集成与部署。
销售与解决方案
客户开发、需求诊断、售前方案、概念验证、报价和合同。
1
需求诊断
确认数据来源、系统现状与权限边界
2
售前方案
按业务动作给出模块组合与落地路径
3
概念验证
在一个业务动作上验证语义与动作能否走通
AI 交付与研发
后端、前端、AI 工程、数据工程、系统集成和部署。
1
本体建模
对象、关系、规则与动作的起草与检验
2
系统集成
数据接入、接口对接与权限打通
3
部署与运营
内网部署，按版本升级与回滚
资质与认证
公司具备高新技术企业、ISO 管理体系与 CMMI 等资质，产品研发与项目交付过程按体系要求执行。
营业执照
高新技术企业证书
ISO/IEC 27001 认证
ISO 9001 认证
CMMI 3 级认证
预约产品演示与业务诊断
填写右侧表单，我们的专家会在 1 个工作日内与您联系，确认具体需求并安排演示。
1先确认数据来源与权限边界，再讨论方案
2支持内网环境下的功能演示
3可提供模块组合与本体建模规划建议
私有化部署
模型与知识可部署在企业内网，数据不离开本地环境。
权限管控
按组织与角色控制知识与对象可见范围，检索即鉴权。
审计留痕
检索、推理与动作调用全程记录，支持追溯回放。
版本可控
语义、数据映射和智能体按版本发布、升级和回滚。
✓
已收到您的需求
我们会与您联系，确认数据来源、权限边界和是否适合当前的产品范围。
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