基于 RAG 检索增强 + 知识图谱双引擎驱动,构建企业私有化 AI 知识中枢,实现文档智能问答与知识关系可视化
从文档管理到智能问答,从知识图谱到多用户协同,一站式解决企业知识管理痛点
支持 Word、PDF、Excel、Markdown、纯文本等多种格式文档的统一上传、解析与管理,自动完成文档分块与索引。
向量检索增强生成技术,基于企业文档内容精准回答问题,减少大模型幻觉,回答有据可查。
自动从文档中提取实体与关系,构建企业知识网络图谱,支持可视化浏览、关系查询与路径推理。
系统完全私有化部署,支持离线环境运行,企业数据零泄漏风险,满足信息安全合规要求。
支持用户、角色、部门、租户四级权限体系,精细控制知识库访问权限,满足企业组织架构需求。
支持多种 LLM 供应商切换,通过管理后台即可更换模型,代码零修改,适配不同硬件环境。
选择知识库,即刻获取企业文档中的精准答案
成熟稳定的技术选型,统一 Java 开发无额外依赖
企业级后端框架
现代化前端框架
AI 应用开发框架
本地大模型推理
业务数据与缓存
向量语义检索
知识图谱存储
一键容器化部署
真正面向企业场景设计,兼顾安全性、易用性与可扩展性
所有数据存储在企业内网,LLM 模型本地运行,无任何外网请求,从根本上保障数据安全与隐私合规。
RAG 向量检索处理"说了什么",知识图谱处理"谁和谁什么关系",双路增强实现深度知识理解。
实体类型和关系类型由客户自定义,适配任何行业。LLM 自动发现新类型,管理员审核确认,灵活可控。
图谱随文档上传自动增量更新,不重建全量。实体自动对齐去重,关系置信度随多文档佐证持续提升。
Docker Compose 一键启动全部服务,通过管理后台界面操作即可完成模型切换、知识库管理等全部配置。
基于 ruoyi-ai 成熟开源框架,Java 17 + Spring Boot 技术栈,团队易于维护和二次开发,支持长期演进。
维度可配置架构,适配化工、制造、IT、医疗等各行业知识管理需求
工艺流程、安全规程、设备台账、物料管理的智能化管理与知识检索
产线知识、工序规范、质检标准、BOM 管理的统一知识平台
技术文档、接口规范、系统架构、项目知识的高效管理与团队协作
诊疗规范、药品知识、医疗设备、培训教材的智能知识辅助
教学资料、课程体系、考核标准、知识体系的智能化建设
合规制度、风控知识、产品手册、客户服务知识库的智能管理
私有化部署,数据安全可控,快速上线,持续进化