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53AI Brain
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支撑企业超级智能的知识大脑

人与AI都友好的知识大脑
让企业知识在人与AI之间流动起来,全面驱动AI生产力
人与AI都友好的知识大脑
01
一个平台存储、索引、理解企业的全部知识
02
基于企业知识与联网知识给出准确的结果
03
全员使用自然语言构建企业的文档智能体
AI搜问
基于企业文档进行回答的AI搜索助手
  • 意图识别

    精准捕捉你的业务诉求,无论是模糊的问题描述还是专业术语,都能快速拆解并锁定核心意图

  • 给你结果

    直接输出精准答案,不用再在海量文档里翻找,附带信息来源与原文片段,结果可信可追溯

  • 能看才能问

    遵循企业权限体系,有权限文档才作为回答的依据,符合数据安全与合规要求

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意图识别
给你结果
能看才能问
文档助手
与企业知识文档深度交互的文档助手
  • 文档助手

    在文档中划词选中内容互动或直接提问,实现“提问-答案-溯源”闭环

  • 知识地图

    自动梳理文档的知识脉络,生成可视化的知识地图,快速了解长文档内容概要及知识关联

  • 接入应用

    人人都可用自然语言构建快捷指令、划词指令及文档智能体,与文档进行深度互动

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文档助手
知识地图
接入应用
上下文图谱
支持高准确率与超级智能的上下文图谱
  • 多跳推理

    突破语料切片的局限,从分散的语料切片中跨知识点进行推理,解决复杂的业务问题

  • 理解企业

    基于企业的专属术语、业务流程与行业规则,构建贴合企业业务逻辑的知识体系

  • 用户习惯

    学习用户历史问题、风格与场景,对用户需求进行预判,让交互更自然高效

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多跳推理
理解企业
用户习惯
权限管控
基于RABC与就近原则的访问权限管理
  • 四层管控

    “空间一知识库一文件夹一文档” 的四层管控体 系,每一层可独立配置访问规则,满足信息隔离需求

  • RBAC权限

    基于角色的访问控制,将权限与岗位角色绑定,简化批量权限管理,适配企业组织架构的动态变化

  • 就近原则

    优先赋予就近范围内的文档访问权减少跨层级权限申请流程,既保障数据安全,又提升协作效率

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四层管控
RBAC权限
就近原则
知识图谱相关
让企业知识在人与AI之间流动起来,全面驱动AI生产力
文本如何变成知识图谱:两条方法路线与三个开源项目
本文围绕文本转换为知识图谱展开,介绍了知识图谱相比纯向量存储的优势,讲解了两种从文本构建知识图谱的方法路线,介绍了三个相关开源项目,梳理了从文本抽取到治理维护知识图谱的完整演进链路
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动态本体的第二次迭代:从“能研判”到“会成长”
本文介绍了OpenClaw中针对东海防空识别区空情研判的动态本体第二次迭代,此次迭代聚焦提升本体计算精度、实现功能进化与经验沉淀,具体从优化轨迹概率预测模型、拆分可渐进加载的Skills、明确智能体成长路线、优化可视化分层表达四个方面完成了迭代升级。
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动态本体 + 本体 MCP:把 OpenClaw接入东海 ADIZ 空情研判的 MVP 实战
本文分享了动态本体结合本体MCP,将OpenClaw接入东海ADIZ空情研判的MVP项目实战,指出智能体处理业务任务存在业务语义不统一的问题,介绍了动态本体作为数据、业务与智能体之间运行时语义层的定义与核心要点,用于解决空情研判中语义理解一致性的问题。
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从本体论出发,实战拆解知识图谱
本文以电信业务场景为例,从本体论出发实战拆解知识图谱构建,讲解了如何根据具体使用场景确定知识图谱的内容,解释了本体的定义与作用,介绍了知识图谱的分层拆分方法。
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一文读懂 Ontology 背后的四大技术:RDF、OWL、SPARQL、SHACL
本文承接前文对Ontology(本体)的介绍,讲解了构建统一业务语义体系Ontology所需的四项核心技术RDF、OWL、SPARQL、SHACL,分别介绍了各项技术的分工与作用,说明这套协作的技术体系可解决企业分散数据的语义统一问题,支撑知识图谱的构建与应用。
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Ontology Engineering 从图谱到本体工程
本文提出人工智能工程正从生成内容向执行动作演进,在图谱工程之后,本体工程将成为企业AI的下一层关键基础设施,阐述了本体工程对构建企业可控AI智能体的价值、核心判断,以及企业实施本体工程的战略要点与实施方向。
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Ontology 本体论这么火,到底是个啥?5分钟用人话讲清楚
本文用人话通俗讲解了本体论Ontology的起源,拆解了本体论包含概念分类、概念关系、推理规则三部分,结合医院挂号、企业文件管理等例子,说明了本体论在AI理解知识、提升知识利用效率方面的作用。
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01-认识 Ontilio:把业务世界建模成可运行的本体
本文是Ontilio企业本体平台系列首篇,介绍了Schema驱动的企业动态本体平台Ontilio,分析了企业各系统业务语义不统一、信息分散导致AI难以理解业务的痛点,讲解了Ontilio统一描述业务对象、关系等要素,沉淀可运行业务本体,让数据、协作与智能能力在统一业务语境运行的核心作用,解答了企业为何需要本体平台等基础问题。
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Loop Engineering 已死? 一文带你了解Graph Engineering
本文介绍了Graph Engineering的起源,其由OpenClaw创始人的一条推文带火,梳理了AI系统工程从Prompt Engineering到Graph Engineering的五层演进过程,指出Graph Engineering是当前AI系统工程演进的最新外层,聚焦多个执行节点间的组织关系设计。
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