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，
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。