2026年6月18日 周四晚上19:30,报名腾讯会议了解“如何构建自进化的动态知识库(Brain)”(限30人)
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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
企业知识图谱如何正确分类?
作者结合自身做企业知识图谱知识建模的经历,分析了树状分类体系处理多维交叉事物时产生分类混乱的根源,即把多个分类维度硬塞进单一维度的树状结构,提出采用多维标签替代分类树的正确解法,可为知识图谱、RAG知识组织等相关工作提供参考
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一键把杂乱文档变成结构化知识图谱!开源 Hyper-Extract:LLM驱动的超强知识提取神器,Hypergraph + 时空图全支持
本文介绍了开源的LLM驱动知识提取框架Hyper-Extract,它可一键将杂乱非结构化文本转化为结构化知识,支持知识图谱、超图、时空图等多种知识结构,内置多种提取引擎和领域预设模板,解决了传统工具难以处理非结构化文本复杂关系的问题。
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SeedER:让知识图谱检索从“相似度匹配”走向“结构化探索”
本文分析了知识图谱检索的核心难点在于沿关系路径的多跳推理而非简单相似度匹配,指出传统Dense Retrieval方法处理这类检索的范式缺陷与瓶颈,提出将Dense Retrieval作为种子节点发现器,再从种子节点出发沿图中边扩展检索的改进思路,引出SeedER检索方法的相关探讨。
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有人用 AI 把《史记》57万字变成了一个可以搜索、跳转、推理的知识图谱
本文介绍了一个开源项目,开发者借助AI将《史记》57万字拆解标注,构建出可交互、搜索、推理的结构化知识图谱,项目在GitHub收获1300星,具备实体彩色语法高亮、交互式时间线、AI Agent自主维护Wiki等亮点,首次在该规模完成了《史记》的结构化处理。
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实体、关系、属性:知识图谱三大基本要素详解
本文详解了知识图谱的三大基本构成要素实体、关系、属性,分别介绍了三者的定义、特点与作用,说明三者是知识图谱最核心的基础构成,理解它们是掌握知识图谱知识表达框架的关键。
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规则推理、本体推理与继承推理:三种常见推理方式
本文讲解了知识图谱中推理的定义与作用,详细介绍了规则推理、本体推理、继承推理这三种知识图谱常见推理方式的核心原理、特点及适用场景
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本体(Ontology)与知识图谱(Knowledge Graph)的区别
本文介绍了知识工程、人工智能领域常被混淆的本体与知识图谱的概念,辨析了二者的核心区别:本体是定义知识结构的概念层语义规则,知识图谱是存储组织具体知识的实例层事实数据,同时说明知识图谱通常建立在本体之上,二者是骨架与血肉的关系。
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本体论 Ontology 泛谈丨如何帮企业应对 Tokenmaxxing 困局
本文以Uber推广Claude Code后烧光全年AI编程预算的案例,引出企业使用大模型AI面临Token消耗超预算的Tokenmaxxing困局,结合多项学术研究、工程实测及用户样本数据,分析了AI Agent场景下Token消耗的分布与成本特征,探讨本体论对该困局的应对作用
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本体论又火了,他能优化我的 Agent 效果么?
介绍本体论的概念及其作用,包括构建领域认知地图、规范概念/实体/属性/关系,可优化大模型时代AIOps的认知与数据难题,应用于运维(如阿里云UModel)、医疗等场景。
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