知识图谱 · 可信问答

从“检索相似内容”升级到“构建可信事实网络”

普通知识库解决“文件在哪”。普通 RAG 解决“哪段文字最像问题”。企业决策需要的是:这条关系是否经过确认、依据在哪、过期没有、提问者有没有权限看到。

大模型负责发现知识,业务人员负责确认事实,平台负责保存证据和持续治理。

普通知识库 / RAGDeepPath
将文档切片后进行相似度检索同时理解文档、实体、关系与业务 Schema
模型抽取结果直接使用候选事实经业务人员审核后入图
答案引用文档片段答案、实体和关系均绑定来源证据
难以管理冲突与失效知识支持审核、驳回、文档清理与关系失效处理
适合单文档问答支持跨文件、多实体、多跳关系分析
向量命中即可生成证据不足时明确拒答或提示不确定性

知识工程的八个步骤

  1. 领域建模按业务 Schema 定义实体与关系
  2. 多源资料解析文档、网页、图片统一入库
  3. 实体关系抽取模型提出候选事实,不直接生效
  4. 候选事实审核业务人员批准或驳回
  5. 正式知识图谱关系绑定来源与证据文本
  6. 图谱增强问答检索 + 关系推理,证据不足则拒答
  7. Agent 与业务应用只读 API,进入门户与流程
  8. 反馈与持续更新增量导入、纠错、失效与再审核

团队版支持轻量化试点与私有化部署;集群化、统一身份与 OA 连接属于企业版,见 企业能力

可信问答如何工作

引用

回答附带文档与内容片段;图谱关系带过来源文档和证据文本,便于业务复核。

拒答

检索得分不足或缺少可靠资料时,系统明确说明依据不够,而不是编造结论。

审核入图

抽取结果进入审核队列,批准后才成为正式图谱事实,可追溯是谁确认的。

防越权

问答只在当前工作区、当前知识库授权范围内检索。Agent API key 绑定单一知识库,只读且可撤销。

跨系统统一身份、以及“答案级字段脱敏”等更细粒度策略属于企业版,见 企业能力,官网不把企业版能力写成团队版现成功能。

按业务类型选择模板,初始化实体与关系定义

创建资料库时选择业务类型,自动初始化领域 Schema,约束后续抽取与审核口径

把差异讲进标书和演示

评标专家通常能理解“聊天+检索”。需要单独演示的是:候选事实、人工审核、证据字段、拒答,以及图谱上的多跳关系。

预约产品演示 看行业方案如何提问