检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是AI知识库系统实现精准问答的核心技术引擎。传统的问答系统要么依赖于固定的知识库，回答范围有限；要么完全依赖大语言模型的内部知识，容易产生“幻觉”（即编造事实），且无法回答关于最新、最专有信息的问题。RAG技术巧妙地结合了信息检索和文本生成两大能力，有效解决了这些痛点。
核心引擎：融合多模态与知识图谱、Agentic RAG技术
多模态
在真实的业务场景中，知识并不仅仅以文本形式存在。技术图纸、产品照片、会议录音、培训视频等图像和音视频资料同样是宝贵的知识资产。平台支持对多种格式的文档进行上传和管理，包括Word、PDF、Excel、PPT、JPG、PNG、MP4等。对于图像资料，系统可以自动利用OCR技术提取图中的文字信息，并利用图像理解模型分析图像内容，将其转化为可供检索的结构化描述。对于音视频资料，系统利用VL模型 ，将语音内容转写为文本，并支持基于文本内容进行检索和问答。
知识图谱
系统内置了强大的知识图谱构建与查询引擎，能够将分散在文档中的实体（如人、组织、产品、事件）及其之间的复杂关系（如“属于”、“管理”、“导致”）抽取出来，构建成一个庞大的语义网络。这个网络以图的形式直观地展示了知识的全貌和内在联系。用户不仅可以通过自然语言查询图谱中的知识，例如“查询与某项目相关的所有负责人及其部门”，还可以进行更深层次的图查询和推理，例如“找出所有间接持有某公司股权的实体”。
Agentic RAG技术
MCP架构旨在解决单一RAG或单一知识图谱问答模式的局限性，通过协同调度多个核心组件（如全文搜索引擎、向量检索引擎、知识图谱查询引擎、大语言模型等），实现对用户问题的深度理解和精准回答。
当一个问题进入系统时，MCP控制器会首先对问题进行意图识别和复杂度分析。对于简单的事实性问题，系统可能直接调用知识图谱或全文搜索快速返回答案。
尽管AI驱动的语义检索和问答是未来的发展方向，但在某些场景下，用户仍然需要依赖传统的关键词进行快速、精确的查找。基于向量服务AI语义搜索与传统全文搜索相结合的混合模式，平衡了查全率与查准率，为用户提供了最全面、最灵活的检索与问答体验，确保无论用户采用何种方式提问，都能快速找到所需的知识。
系统演示：知识图谱的可视化与问答
知识加工：自动化知识生产流水线
企业知识来源广泛，格式各异，从原始数据到可供AI使用的结构化知识，需要经过一系列复杂的清洗、转换、提取和整合步骤。传统上，这些工作高度依赖数据工程师编写代码来完成，效率低且难以维护。AI知识库系统提供了一个可视化的工作流编排工具，旨在将知识加工过程自动化、流程化，并降低技术门槛。用户可以通过简单的拖拽操作，在画布上构建数据处理流水线。
支持主流国产大模型与向量模型
大语言模型（LLM）是AI知识库系统的“智慧核心”，其性能直接决定了问答的准确性和智能水平。为了给客户提供更多选择和更强的自主可控能力，我们的平台设计了一套灵活、开放的模型接入框架，能够支持多种主流大语言模型的本地化部署和调用。目前，平台已内置对通义千问、DeepSeek等国内领先大模型的支持，这些模型在中文语境下表现优异，并且支持私有化部署，确保了模型推理过程的数据安全 。
AI知识库系统采用业界广泛认可且高度成熟的Java技术栈进行开发，这是实现产品自主可控和高可靠性的重要基础。Java语言具有跨平台、高性能、强安全性和庞大生态系统等显著优势，能够确保系统在不同硬件和操作系统环境下的稳定运行。选择Java技术栈，意味着我们构建在一个开放、透明、无隐藏依赖的技术基础之上，避免了被特定厂商技术锁定的风险，这对于追求长期稳定和技术自主的政府及大型企业客户至关重要。
人工智能技术的发展日新月异，必须保持持续的创新和迭代，才能始终为客户提供领先的产品和服务。AI知识库后续的产品发展规划将聚焦于更深度的AI工程化应用，如多智能体协同、思维链（Chain of Thought）推理等。
