我要投稿

GraphRAG：基于知识图谱+大模型技术构建的AI知识库系统

发布日期：2025-04-30 20:19:32 浏览次数： 2220

作者：POcean大数据技术服务

微信搜一搜，关注“POcean大数据技术服务”

AI知识库系统是一款基于大语言模型和RAG技术的知识库管理系统，适用于智能客服、企业内部知识库、学术研究与教育等场景。它支持文档直传、自动文本拆分与向量化，结合RAG减少模型“幻觉”，提供精准智能问答。通过将用户问题与组织内部数据进行匹配，生成更准确的回答，便于管理特定领域知识，加速AI应用集成。

系统支持多类别语料的高效收集、分类、存储与检索，采用知识图谱优化数据组织和检索精度，通过模块化、层次化图结构设计解决数据管理挑战，确保智能、灵活的知识管理和问答体验。

主要功能

问答对话、智能体管理、知识库、资源预览、资源编目、图像识别、OCR识别、智能分段、网页爬虫、知识图谱、本体构建、社区摘要、模型服务管理等。

应用场景

智能客服：利用AI知识库系统提供的问答对话功能，企业可以构建高效的客户服务系统，自动回答客户咨询，减少人工客服的工作负担，提高客户满意度和服务效率。
企业内部知识管理：对于拥有大量内部文档的企业，该系统能够帮助整理、分类和管理各类知识资料，支持文档直传、自动文本拆分与向量化，便于员工快速查找所需信息，提高工作效率。
学术研究与教育：在学术研究和教育领域，AI知识库系统可以作为强大的辅助工具，支持研究人员和教师高效地收集、分类和检索文献资料，促进知识分享和教学活动。
个人知识管理：为个人用户提供专属的知识库服务，帮助整理个人学习笔记、工作资料等，通过个性化的问答服务，让用户能够快速获取所需信息，提升个人学习和工作的效率。
专业领域知识服务：借助GraphRAG技术，AI知识库系统特别适合于需要深度理解和处理专业领域知识的场景，如应急管理、安全生产、教育教学、医疗等行业，能够捕捉实体和概念间的关系，提供对领域知识更细致的表现与理解，辅助专业人士做出更准确的决策。

系统特点

全文档支持

支持包含结构化数据和非结构化数据电子文档的管理和内容的问答查询

GraphRAG

通过引入知识图谱来捕捉 Entity 和概念之间的关系，提供对领域知识更细致的表现与理解

个人知识库

提供面向个人知识库的专属问答服务

系统截图

图智能对话

图知识库管理

图资源列表

图智能分段

图图像识别

图知识图谱

图本体构建

图知识编辑

技术栈

前端：Vue3
后端：SpringBoot + LangChain4j
关系数据库：MySQL
图数据库：Neo4j
向量数据库：Milvus
模型服务：Qwen2.5

53AI，企业落地大模型首选服务商

产品：场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案

承诺：免费POC验证，效果达标后再合作。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业

相关资讯

2026-01-27

在大学里“知识图谱”，真的有人用吗？

2026-01-22

CoDe-KG：利用大语言模型和句子复杂度建模的自动化知识图谱构建

2026-01-16

面向本体质量的评估指标与方法探析

2026-01-14

Context Graph2025年最具代表性论文与技术进展汇总

2026-01-13

下一个万亿AI赛道！上下文图谱，才是AI创业的真正机会

2026-01-13

Context Graph

2026-01-11

从静态到动态：探索LLM和RAG在自动更新知识图谱中的协同效应

2026-01-10

OpenAI 的“时序智能体”红宝书：让 AI 真正记住过去、理解关系！

联系获取

联系获取

160+中大型企业正在使用53AI

立即咨询预约演示

把握AI发展的机遇，共同探索、共同进步

2025-01-22

如何打造基于GenAI的员工服务机器人

2025-01-22

热点资讯

Manus决定出售前最后的访谈，全是干货

2025-12-31

大模型落地最后一公里：为什么企业必须重构对“本体（Ontology）”的认知？

2025-12-01

让企业级大模型落地：每个企业 AI项目都需要的知识图谱KG基础

2025-11-24

构建本体驱动的下一代智能数字生态系统

2025-12-05

用 Cognee 构建端到端知识图谱，实现当前效果最好的AI Agent记忆层

2025-11-13

本体论：从数据中发现意义

2025-12-08

基于 Ontology 构建企业 Agent 根基：从理论到实践的技术路径 V2.0

2025-12-04

本地知识库搭建（Mia VS cheer studio VS AnythingLLM）

2025-11-14

Context Engineering：Weaviate构建智能体系统的完整指南

2025-11-20

何时选择知识图谱而非单纯RAG？大模型时代的企业智能升级

2025-12-02

大家都在问

在大学里“知识图谱”，真的有人用吗？

2026-01-27

什么是本体（Ontology）？

2025-12-23

大模型落地最后一公里：为什么企业必须重构对“本体（Ontology）”的认知？

2025-12-01

文档知识图谱构建：AI代理如何简化复杂流程？

2025-07-29

如何搭建Agent的知识库底座？

2025-07-14

如何为客户数据构建语义视图？

2025-06-14

Agent Infra 图谱：哪些组件值得为 Agent 重做一遍？

2025-05-23

Graph-RAG全面综述：如何用知识图谱+大模型解决信息检索难题？

2025-05-23

热门标签

内容创作大模型技术个人提效 langchain llamaindex 多模态技术 RAG技术智能客服知识图谱模型微调 RAGFlow coze Dify Fastgpt Bisheng Qanything AI+汽车 AI+金融 AI+工业 AI+培训 AI+SaaS 提示词框架提示词技巧 AI+电商 AI面试数字员工 ChatBI AI知识库开源大模型智能营销智能硬件智能化改造 AI+医疗 MaxKB Palantir Glean

应聘简历请发送至： ceo@53ai.com

联系我们

售前咨询

预约演示

微信扫码

添加专属顾问

回到顶部