核心能力
01
多源接入与解析
汇聚文档、网页、IM、附件，自动解析、切分、向量化；支持 PDF、表格、图片等多模态。
02
检索增强问答（RAG）
向量检索召回相关片段，由大模型生成带原文引用的回答，可溯源、可审计。
03
知识图谱
抽取实体与关系、构建领域本体，支持关系查询、影响分析与图推理——处理 RAG 难以回答的结构化问题。
04
供 Agent 调用
知识范围按组织 / 项目隔离，作为工具开放给 Agent，保证回答有业务依据与出处。
05
部署与权限
多租户与 RBAC；支持私有化部署与本地推理；可接入企业微信 / 微信 / 飞书 / 钉钉 / WhatsApp。
可溯源、可审计、可私有化部署，是知识库进入企业生产的前提。
RAG 与知识图谱：分工不同
RAG · 检索增强问答
设备 X 的巡检周期是多久？
每月一次，高温季每两周一次。来源：《设备维护规程》3.2 节
向量检索召回 + 大模型生成，带原文引用。适合「找答案」。
知识图谱 · 关系推理
修改这条规程，会影响哪些设备、产线和责任人？
规程 → 关联设备 12 台 → 产线 3 条 → 责任班组 5 个。由实体关系推理得出
结构化的实体与关系，支持影响分析与合规追溯。适合「看关系」。
知识图谱在企业的应用
设备与资产
备件互换、影响分析：某设备停机波及哪些产线与订单。
合规与制度
法规 / 标准变更，定位受影响的流程、文档与责任人。
组织与专家
人员—技能—项目图谱，按能力快速找到对的人。
供应链与 BOM
物料—供应商—替代料关系，支撑选型与断供应对。
知识图谱：从关系到推理
拖拽节点 · 悬停高亮关联 · 点查询看影响链路
拖拽节点 · 悬停高亮关联 · 点查询看影响链路
设备产线物料供应商班组规程故障订单
应用场景
制度与流程问答设备手册与维修知识法务 / 财务 / HR 知识中枢专家经验沉淀