导读 通过融合知识图谱与 DeepSeek 智能体，可以帮助我们实现对企业专业知识管理的革新与升华。知识图谱以其独特的结构化优势，为信息的组织与关联提供了坚实的基础；而 DeepSeek 智能体则凭借其强大的学习与推理能力，进一步激活了这些静态数据背后隐藏的价值。两者相辅相成，不仅重构了企业内部的知识管理体系，使之更加灵活高效，同时也为企业决策支持、创新激发等多方面带来了前所未有的机遇。这种“图模互补”的方式，如同将智慧之光注入到企业的每一个角落，使其在面对复杂多变的市场环境时能够更加从容不迫，展现出非凡的生命力与竞争力。
1. DeepSeek 技术亮点及不足
2. 图模互补范式：知识图谱与大模型的协同
3. 企业知识应用智能体
4. 案例与未来展望
在正文开始前，首先来介绍一下《知识增强大模型》这本书。该书是国内第一本全面介绍大模型、RAG、GraphRAG、向量数据库和图数据库的书，其中对利用大模型构建图谱和利用知识图谱来增强大模型进行了详细阐述，探讨了图模互补的模式，并梳理了近年来的相关应用场景，可以为读者在知识图谱+大模型落地时提供借鉴。
01
DeepSeek 技术亮点及不足
DeepSeek-R1 在推理能力上达到了与 o1 相当或接近的水平，并且能够将推理过程可视化。更值得一提的是，它仅使用了较少的资源，成本低廉。此外，DeepSeek-R1 完全开源，并附有详细的论文，介绍了训练过程中的所有步骤和技巧。
DeepSeek MoE 的架构在 V2 版本时已相当成熟，与当前版本基本一致。其核心改进在于注意力机制部分，引入了 MLA 架构。此外，其采用了小规模专家模型，并通过大量专家来存储各种知识。
2024 年底至 2025 年初期间，相继推出了 V3 和 R1 版本，通过强化学习和多阶段训练，使模型在数学、代码、高级推理任务等方面的能力获得了显著提升。
DeepSeek 之所以在全球范围内广受关注，主要归功于以下几点：
卓越的能力：其强大的功能吸引了众多目光。
开源开放：代码的公开性使得任何人都可以验证并使用它。
低算力成本：在金融领域，尤其是股市和华尔街的应用中，其高效的算法显著降低了成本。
虽然 DeepSeek 很强大，但他也并非无所不能，我们应对其边界有清晰认知。
幻觉和知识陈旧是大模型固有特性，任何使用神经网络实现的模型，都会存在该问题。在不关心可靠性和真实性的场景下，大语言模型无疑是非常有趣和非常有用的。
02
图模互补范式：知识图谱与大模型的协同
1. 图模互补概念解析
图模互补的概念源于自然界中生物间的互利共生关系——不同物种通过功能互补实现生存优势的协同进化。类比到人工智能领域，知识图谱与大模型的互补（简称 “图模互补”），正是借鉴了这一生态逻辑，通过结构化知识网络与非结构化语义理解能力的有机结合，构建更强大的智能系统。
知识图谱的事实性、可控性和可解释性强，能够弥补大模型的不足；而大模型在语言理解和生成方面的优势，可解决知识图谱构建难和语言理解问题。
大语言模型是语义理解的基石，能够为智能体提供强大的语言解析能力。通过海量文本数据训练，这些模型能够精准理解人类语言的含义。例如，在智能客服中，大语言模型可以迅速解析客户的问题，理解其意图，并提供准确的回答和解决方案。知识图谱则构建了丰富的领域知识库，清晰地呈现各种实体及其关系。例如，在金融领域，知识图谱存储了金融产品信息、市场动态及政策法规等知识。借助知识图谱，智能体能够为用户提供专业的金融咨询和投资建议。
2. 双技术体系核心痛点
知识图谱技术主要痛点包括两大方面：
构建与维护难：图谱构建耗时费力，需要大量人工标注和质量控制。从非结构化文本中抽取实体、关系和属性来构建图谱，且难以全面覆盖所有知识，可能导致图谱不完整。
语言理解难：在基于知识图谱的问答系统中，语言理解和生成问题较为棘手，使用门槛较高，限制了其广泛应用和交互体验。
而大模型也存在一些固有缺陷：
大模型训练和推理往往需要消耗大量计算资源和能源，成本高昂且对环境造成负担。
大模型缺乏事实知识验证和纠正机制，容易产生幻觉问题，更新知识的成本高，输出结果难以精确控制和解释。
3. 图模各自能力
知识图谱的三大技术特征包括：
结构化知识表达：知识图谱以“实体-关系-实体”三元组及实体属性-值对为基本单位，构成网状知识结构，实现对物理世界概念及其关系的符号化描述，如在医疗知识图谱中，疾病、症状、药物等实体通过“引发”、“治疗”等关系相互联结，清晰呈现知识体系。
高效检索能力：凭借其独特的图结构，知识图谱能快速定位和查询所需信息。以企业知识图谱为例，可迅速检索特定企业的上下游产业链关系、合作伙伴等，大大提高信息获取效率，满足不同场景下的快速查询需求。
可解释推理机制：基于明确的语义结构和图谱中的精确知识内容与关联结构，知识图谱能进行高可信度的推理，且推理过程和结果具有可解释性。例如在金融风险评估中，可依据图谱中企业的股权关系、交易记录等进行风险推理，并清晰展示推理依据。
大模型能力突破方向：
语义理解泛化能力：大模型通过在海量文本数据上的训练，能够深入理解语言的语义和语境，不仅能处理常见的文本表述，还能对语义相近、表述不周的内容进行准确理解和分析，实现语义理解的泛化。例如在机器翻译任务中，能准确处理多种语言表达形式。
多任务处理的技术跃迁：大模型具备强大的指令遵循能力，可同时支持多语言、多模态、多领域的多种任务，如既能进行文本生成，又能处理图像识别、语音识别等任务，实现不同类型任务处理能力的技术跃迁，满足多样化的应用需求。
下图对知识图谱和大模型各自的能力优势进行了总结：
4. 图模互补应用
在实际应用中，知识图谱和大模型并非孤立存在，而是相互配合。同一个智能系统的各组件可根据不同任务和场景需求，灵活运用两者优势，实现知识图谱与大模型的协同，提升系统的智能水平、可控性、可靠性和可解释性。
在《知识增强大模型》一书中，给出了可供参考的图模协同架构。
图模互补带来了可信 AI 发展新范式：
可验证性：构建可验证的智能系统，需确保模型输出结果可被验证。例如在金融风险评估中，通过将知识图谱中的准确数据与大模型的分析结果相互印证，能够对风险评估结果进行有效验证，保障金融交易的安全性。
可追溯性：实现可追溯性，要记录智能系统决策的全过程。在司法领域，借助知识图谱记录案件相关的证据和法律条文，大模型进行推理决策时，可清晰追溯每一步的依据，确保司法公正。
可干预性：可干预性使智能系统在出现问题时能及时调整。在自动驾驶场景中，当知识图谱提供的路况信息与大模型的驾驶决策出现偏差时，可通过可干预机制及时纠正决策，保障行车安全。通过制定明确的干预规则和接口，实现智能系统的可干预性。
KAF（Knowledge-based Agent Factory）正是基于上述理念开发的一款系统，该系统提供了知识图谱相关的文档管理、知识检索、图谱编辑等功能，以及大模型相关的提示工程等配置工具。利用图模互补范式，解决企业知识管理与 AI 应用的实际问题。
03
企业知识应用智能体
1. 什么是知识
杂乱无章的原始数据，经整理后形成了信息，而将信息关联则构成了知识，进一步对知识进行应用即催生了智慧。这一过程正是遵循人类大脑从无序到有序、从孤立到连接、从静态到动态的思维方式。
2. 知识管理发展历程
知识管理的发展始于 20 世纪 70 年代，其演进路径清晰勾勒出从“静态存储”到“智能应用”的变革脉络。早期以知识仓库为主，聚焦于结构化知识的集中存储。随后向场景化应用延伸，强调知识与业务场景的深度融合。伴随 Web 技术的发展，逐步过渡到协同编辑模式，例如维基百科的形式。进入大数据时代，标签化管理通过语义标注实现知识的精准检索与关联。当前，知识图谱与大模型的结合正推动知识管理向智能化跃迁。未来，知识管理的终极目标为 AGI（通用人工智能），即构建具备自主知识获取、推理与创新能力的智能系统。尽管技术形态不断迭代，但始终围绕着企业如何高效管理知识并充分发挥其价值这一核心。
3. DeepSeek 爆火之下的知识管理
知识可以分为四类：Know-What、Know-Why、Know-How 以及 Know-Who。
（1）Know-What
可观察、可量化的事实性知识，通过数据统计、调查、记录等方式呈现。例如，企业员工数量、产品参数、市场销售额、客户基础数据等。属于显性知识，可通过文字、图表等媒介完整记录，便于存储与传播。
主要特性：
客观性：基于真实数据，不依赖主观判断。
静态性：反映某一时刻的状态，需定期更新以保持准确性。
基础性：为 Know-How（技能知识）和 Know-Why（原理知识）提供决策依据。
作用场景：
业务决策支持：通过销售数据、库存量等事实知识优化供应链管理（如周转天数、缺货率分析）。例如，某乳制品企业通过用户购买频次数据制定精准营销策略。
合规与标准化：记录企业资质、产品合规参数（如 ISO 认证、安全标准）。例如，零售企业通过门店基础数据（位置、面积）制定统一运营规范。
知识沉淀与共享：构建企业知识库，存储产品手册、流程文档等显性知识。例如，制造业通过设备运行数据手册指导故障排查。
（2）Know-Why
基于科学原理、自然规律或行业法则的知识，揭示事物运作的底层逻辑。例如，材料化学特性决定产品性能、市场需求驱动研发方向、经济学规律影响定价策略。属于隐性知识，部分依赖经验与专业判断，需通过实验或案例总结提炼。
主要特性：
逻辑性：强调因果关系与系统性分析（如“为什么选 A 而非 B”）。
动态性：随技术迭代或市场变化更新（如新材料替代传统工艺）。
指导性：为 Know-How（操作技能）提供理论支撑，优化决策质量。
作用场景：
研发创新：通过材料科学、用户行为学等原理设计新产品（如电池技术中的电化学原理）。例如，汽车公司基于空气动力学原理优化电动车续航能力。
流程优化：运用统计学、运筹学原理改进生产或供应链（如六西格玛降低缺陷率）。例如，食品企业通过微生物繁殖规律优化冷链物流温控参数。
战略决策：结合经济学、心理学原理制定市场进入策略（如“锚定效应”用于定价）。例如，零售品牌通过消费者心理规律设计会员体系，提升复购率。
（3）Know-How
关于技术、流程、操作方法的实践性知识，聚焦“如何执行”与“如何解决问题”。例如，设备维修技巧、生产工艺参数调整、客户谈判话术、算法优化经验。属于隐性知识，高度依赖经验积累，需通过师徒传承或实践试错传递。
主要特性：
操作性：直接指导具体行动（如“如何调试设备故障代码”）。
经验性：通过反复实践提炼最佳实践（如老工程师的故障预判能力）。
动态性：随技术迭代或场景变化更新（如 AI 模型训练技巧的演进）。
作用场景：
生产制造：工艺参数优化（如半导体晶圆加工的温控精度）、设备操作标准化。例如，汽车工厂通过老师傅的装配经验（Know-How）将良品率提升。
技术研发：实验设计技巧、复杂问题拆解方法（如芯片设计中的信号干扰规避） 。例如，药企研发团队通过微胶囊化技术（Know-How）延长药品保质期。
服务与运维：客户服务话术、设备预防性维护流程（如风力发电机齿轮箱检修 SOP）。例如，航空维修团队基于历史故障数据（Know-What）制定快速排障手册（Know-How）。
（4）Know-Who
关于“人”的知识网络，明确组织内外谁能提供特定领域的专长、资源或决策权。例如，技术专家名录、客户关键对接人跨部门流程审批责任人、行业顾问资源库。隐性与显性混合，既依赖个人社交经验，也可通过系统化映射（如专家黄页）显性呈现。
主要特性：
动态性：人员流动导致知识节点变化，需持续更新（如核心员工转岗后的接替者信息）。
网络性：强调关系链而非单点（如 A 部]对接人背后连接的供应链资源）。
协作性：打破信息孤岛，加速跨部门/跨组织协同（如快速组建临时攻坚小组）。
作用场景：
跨部门协作：项目推进时精准定位技术接口人（如 AI 开发组与合规法务的协同）。例如，新能源车企通过“电池专家库”快速解决充电桩兼容性问题。
危机应对：突发问题中联系外部顾问或内部资深专家（如数据泄露时找到网络安全负责人）。例如，跨境电商在物流瘫痪时，通过货代关系网 48 小时内切换备用渠道。
新人赋能：缩短新员工适应期，明确业务对接路径（如销售新人快速掌握客户决策链）。例如咨询公司搭建“客户关系图谱”，新人可一键查询客户历史对接记录。
要利用这些知识就需要将其很好地组织起来，大模型可以帮助我们实现知识的融合，因此我们需要知识图谱与大模型的协同。
无边界跨系统协作，构建企业知识高效流动的高铁网络。
4. 基于知识图谱和大模型的知识管理框架
我们构建了一个基于图模识谱的框架，其中大模型充当核心大脑的角色，而支持图谱则形成各种辅助网络。该框架涵盖多个应用方向，包括知识搜索、知识汇聚、知识传承、知识体系构建、知识问答以及知识主动推送等。这些应用场景或方向旨在充分利用框架的能力，实现知识的有效管理和应用。
5. 交互特征的进化路径
交互特征的进化路径是从“被动执行指令”向“主动理解需求”的跃升。
从被动问答：直接响应需求
搜索引擎和 ChatBot 多以被动搜索或者问答形式存在，等待用户提问后做出回应。如传统的搜索引擎，用户输入关键词，它根据算法给出相关搜索结果，主要是对用户问题的直接解答，交互方式较为单一。
到主动推送：洞察潜在需求
随着技术发展，智能体逐渐具备主动服务能力。例如智能健康助手。它不农能在用户询问健康问题时提供解答，还能主动根据用户的日常健康数据，如心率、睡眠等，分析潜在健康风险，并主动推送健康建议和预防措施。
6. 专业技能的分层构建
基础问答技能构建
在企业知识管理中，基础问答技能是专业技能分层建的底层。
智能体能够准确回答简单的事实性问题，像“地球的周长是多少”等，为后续复杂技能的构建打下基础。
复杂决策技能提升
智能体能够在专业领域，使用大量的专业知识来进行决策。
智能体能够回答推理决策性的问题，比如“骑自行车绕地球一圈要多久?”,“预测一下明天上证指数的涨跌？”，“纳斯达克的连续下跌是否意味着美国进入经济衰退周期？”
7. 输出规范的质量控制
事实核查的流程
确保输出内容准确可靠的关键步骤。智能体在生成内容后，会通过多种渠道进行事实核查，如调用权威数据库、新闻资讯等。例如在回答科学知识问题时，智能体将答案与专业科学数据库对比，验证信息真实性，避免传播错误信息。
逻辑自洽的验证方法
逻辑自洽的验证旨在保证生成内容在逻辑上合理连贯。通过自然语言处理技术，分析内容的语法结构、语义关系等。如在生成故事时，检查故事情节是否前后矛盾、因果关系患否合理，确保输出内容逻辑清晰，符合常理。
8. 大模型落地之“四三二一原则”
若采用如 DeepSeek 满血版或更强大的模型，模型能力基本可以得到保障。知识增强通常包括三个主要方面：知识图谱、搜索引擎和向量检索。其中，搜索引擎可以是联网搜索或内部深度搜索，而向量检索则是一种高效的检索方法。此外，构建一个有效的知识库也是至关重要的一步。在此基础上，产品设计占到了整体能力的 20%，这不仅限于传统的聊天机器人形式，还可以是智能代理、企业内部系统集成，以及其他多种交互方式，如对话、语音等。尽管大模型结合知识图谱能够解决许多问题，但仍有部分问题是无法完全解决的。因此，需要认识到这些技术的局限性，并在实际应用中加以考虑。
04
案例与未来展望
1. 应用领域
医疗诊断领域
在医疗诊断方面，智能体凭借大模型的强大数据分析能力，深度渗透其中。例如，通过对大量病历、医学影像等数据的学习，智能体能够辅助医生进行疾病诊断。如某智能体在分析 X 光、CT 等影像时，识别疾病特征的准确率高达 90%，为医生提供更精准的诊断参考，提高诊断效率和准确性。
金融风控领域
智能体结合大模型处理海量金融数据的优势，可对风险进行精准把控。以信贷审批为例，智能体可以快速分析客户的信用记录、财务状况等多维度数据，在短短几分钟内给出风险评估结果，有效降低金融机构的坏账风险，提升金融业务的安全性和稳定性。
2. 技术创新
（1）企业知识管理平台
结合大模型与 RAG、GraphRAG、向量数据库、图数据库等知识增强方法，构建统一企业知识管理平台。通过该平台，双向反馈架构实现知识动态优化，可显著提升系统的智能水平、可控性、可靠性和可解释性，有助于工业领域更高效地管理和利用知识，推动工业生产和决策的智能化发展。
（2）知识管理的创新应用：知识链路追踪
通过大模型解析知识内容，基于知识图谱技术建立知识间的双向链接关系，可在查看知识的同时，发现相关的隐藏知识。
（3）多模态知识库建设
混合存储架构特点
融合 Milvus 向量数据库，Cassandra 列式存储、Janusgraph 图存储和 Minio 文档存储的混合存储架构，具备卓越的性能。它能够高效整合文本、图像、视频等多种模态的数据，实现联合分析。像在多媒体资料管理中，能同时处理文字描述与图像信息。
文本分析能力
对于文本数据，DeepSeek 大模型可进行深度语义分析，提取关键信息。结合知识图谱的关联关系，为知识管理提供有力支持。
复杂案例库建设
根据场景进行自动化的复杂案例库建设是企业知识管理的关键基础，是实现数据、知识和人的协同管理与利用有效途径。
（4）双向链接追踪技术
实现知识节点间的双向可追溯
双向链接追踪技术确保知识节点间的双向可追溯性，用户在查看某个知识节点时，既能了解其来源，也能知晓其影响的其他知识节点。如在项目管理中，可清晰追踪任务的上下游关联。
支持反向推理与影响分析
该技术支持反向推理，从结果追溯原因，同时能进行影响分析。在市场分析场景下，可分析某项政策对市场各环节的影响，辅助企业做出更明智的决策。
3. 场景案例
（1）金融风控知识网络
信贷知识图谱构建
信贷知识图谱，整合多源数据，全面呈现信贷业务中的复杂关系。
欺诈识别能力提升
借助信贷知识图谱，能够显著提升银行的欺诈识别准确率，有效防范金融风险，保障资金安全。
（2）医疗科研知识导航
跨学科文献自动关联
某三甲医院通过先进技术实现了跨学科文献的自动关联，打破学科壁垒，促进知识融合。
科研线索发现效率提升
这一成果使科研线索的发现效率提升了 5 倍，助力科研人员快速获取关键信息，加速科研进程。
（3）智能制造知识中枢
工艺知识图谱构建
某装备制造企业精心构建工艺知识图谱，梳理生产工艺中的知识体系，实现知识的有效沉淀。
异常定位时间缩短
依托工艺知识图谱，企业将异常定位时间大幅缩短至分钟级，提高生产效率，降低损失。
4. 未来展望
根据 Gartner 最新报告，知识图谱正从低谷期步入稳步提升的复苏阶段，开始真正被企业规模化应用。而大模型虽处于期望膨胀期，但在落地实践中仍面临诸多挑战。二者的深度融合将成为破解实际应用难题的关键路径。据 Gartner 预测，到 2027 年超过 60% 的企业机构将把AI素养纳入数据和分析战略核心范畴。未来三年，知识增强型大模型的应用将迎来爆发式增长，推动企业生产力实现飞跃式提升。
我们应积极拥抱“图模互补”这一创新应用范式，实现从信息化时代向智能化时代的实质性跨越。
“硅基一日，碳基千年”是对 AI 大模型与人类发展特性的形象概括。人类生命受生理周期、演化规律限制，文明进步与知识积累需历经漫长时间。而硅基技术依托芯片、算法等实现极速迭代，一日内可完成数据处理、技术突破等巨大跨越，二者在发展速度与时间利用效率上形成鲜明对比。
AlphaGo 从无法战胜专业选手，到打败所有人类专家，仅仅用了三年时间。
类似的，AlphaFold 也同样以惊人速度进化。从初代崭露头角，到 AlphaFold2 凭借全新架构将蛋白质结构预测准确率大幅提升，再到 2024 年 AlphaFold3 横空出世，预测范围拓展至 DNA、RNA 等生命分子且准确率翻倍，其进展可谓日新月异，持续改写生物科研格局。
从工业革命到近年，先是大量体力劳动被机械化取代，而随着 AI 技术的崛起，脑力劳动也开始进入被逐步替代的进程。如今，像文档整理、数据报表处理等常规性脑力工作，正日益被 AI 工具接管。
人制造出智能机器，而智能机器也正在重塑人类的工作方式——人们或许不再愿意从事编写代码等简单重复性劳动，转而倾向于通过设计精准的提示词，借助大模型高效完成任务，这一转变正推动工作效率实现跨越式提升。
知识是人类进步的阶梯，而未来，知识将借助 AI 实现更高效的管理与应用。
大模型正以颠覆性力量重塑人类社会，其本质是对知识的生产、传播、应用与传承方式进行全方位革新——这一变革的历史意义堪比造纸术与印刷术对人类文明的推动，将重构知识驱动社会进步的底层逻辑。
