把散落的文档，
长成一棵会回答的知识树
上传 → 解析 → 建图 → 问答 → 导出。四层知识树为每条结论锚定原文、可逐级溯源；开放接口让外部智能体直接调用这套知识能力。
从「文档堆积」到「可计算的知识资产」
传统资料库只解决"存得下"，却不解决"用得上"——文件之间没有连线，知识就只是散落的纸片。平台把文本升维成实体与关系，像织网一样把资料连起来：让检索、问答、写作与成果生成共享同一套可信的知识底座。
资料散落各处
教材、课件、公文、论文、政策分散在不同目录与系统里，检索靠翻、复用靠猜。
知识不成体系
文档只是文本，彼此的前置、引用与依赖关系无法被机器理解与计算——像一堆没有连线的节点，各自孤立。
回答不可信
通用大模型张口就来，缺少出处与依据，教学、政务与业务场景不敢直接用。
成果难以沉淀
一次性的问答与撰写成果散落在聊天记录里，无法沉淀为可复用的组织资产。
建 · 用 · 管 · 开放：一条闭环的知识生产线
连得上 · 放得下 · 想得深 · 用得起构建知识
文档自动解析切分，按 Schema 抽取实体与关系，形成四层知识树。
使用知识
统一检索与智能问答，带着图谱证据撰写材料、生成大纲与汇报课件。
治理知识
审核工作台按置信度分流，资料治理评估健康度，双层权限守住边界。
开放能力
多格式导出与 OpenAPI / MCP 接口，让既有系统与智能体直接调用。
从资料入库到成果交付的完整链路
四个模块各管一件事：知识星球把资料收进来，图谱宇宙把关系连起来，智能问答让关系可被追问，驾驶舱把答案变成可交付的成果。
把资料收进来，把知识立起来
支持 PDF、Word、Excel、Markdown、PPT 等多种格式一键上传，自动解析切分与编码识别；知识库广场按分类、标签与时间检索知识域，资产台账以重复实体与孤立节点评估健康度，低分资产优先治理。
- 多格式与目录整包导入：文件夹按子目录自动拆分为知识域并归类。
- 知识库广场：关键字、分类、标签、时间多维检索，卡片与表格双视图。
- 资产台账：健康度计分定位需治理的知识域，治理项一目了然。
实拍：来源资料的登记与建档——文件类型、自动标签、构建状态（已就绪 / 未构建）与文件状态一屏可查。
让知识之间的关系被看见、可校订
基于 Schema 的实体与关系抽取，构建「属性—关系—关键词—社区」四层知识树：底层像蜂巢，每个知识点归位到自己的格子、不重复也不遗漏；上层像蛛网，关系一旦建立，任意节点都能沿丝传导。力导向画布支持缩放、搜索与编辑，节点与连线可随手增删；引用链视图高亮引用类关系，一键追溯上游依据链与下游影响链。
- 四层知识树：属性、关系、关键词、社区层层收敛，兼顾下钻与推理。
- 协同编辑与回滚：画布内新增节点与关系，多人实时协同，版本历史一键回滚。
- 引用溯源：理清文档之间“依据什么、影响谁”，证据链完整可查。
把整个知识域铺成一张力导向网络图：谁和谁有关系、连得密不密，一眼看得出来。
- 节点按实体类型着色，概念、机构、方法、指标各成一色，无需点开即可分辨类别
- 连线是已抽取的关系；连接密度直接反映这份语料「织得紧不紧」、有没有孤立节点
- 支持缩放、搜索定位与拖动探索，画布内可直接增删节点与连线，改完即时生效
适合：判断一个知识域连得够不够、快速找出孤岛与断链。
把四层知识树按父子层级摊开，从大概念一路下钻到具体知识点。
- 分级结构逐层展开，可「全部展开 / 全部收起」一键控制，长文档也不至于失控
- 可切换「曲线分支」样式：左右展开，点击节点逐级展开，适合按章节通读
- 同一章节同色、跨章节不同色；合成出来的桶位用中性灰，不与真实章节抢颜色
适合：核对知识点挂载位置是否正确、检查某一章有没有漏抽。
按先修关系自动排出推荐学习顺序，把「先学什么、后学什么」讲清楚。
- 依据图上的先修关系做拓扑排序，越靠前越基础，有环或缺失的节点单独兜底
- 支持拖动卡片或用上下按钮手工调整顺序，推荐顺序不是硬约束
- 可直接「追加知识点」边看边补，改完顺序即为新的推荐路径
适合：生成导学单、安排教学进度、给学生一份可执行的阅读顺序。
按教材章节分块呈现知识点分布，与课本目录一一对应。
- 按模块 / 章节分块，每块独立成框，块内知识点保留原文出现顺序
- 未能归入章节层级的实体自动收进「课程要点 / 其他」桶，不会被静默丢弃
- 可拖动知识点到目标章节，用于纠正抽取阶段的归属偏差
适合：备课时快速对照章节覆盖情况、发现章节知识点缺口。
不只知道答案，还知道答案从哪来
单个神经元不会思考，判断来自层层传递。复杂问题同样如此：平台把它自动分解为多个子问题并行检索，以迭代检索思维链逐层推理，跨过若干跳才给结论。回答保留命中的三元组、文档块与子图，检索详情可随时展开核对，让每一句结论都能落到具体来源。
- 问题分解与迭代推理：多跳问题拆解并行处理，推理链路完整可见。
- 检索详情透明：子问题、三元组数与文档块命中情况逐条展示。
- 跨知识域自动路由：不限定知识域时自动检索全部知识域，也支持开放性提问。
给的是结论加依据，而不是一段无法验证的文本。
- 回答保留命中的三元组、文档块与子图，可展开「显示检索详情」逐条核对
- 支持「存为草稿」，把本次问答结果带回驾驶舱继续成稿
- 支持「纠正回答」，把错误结论反馈回去，避免同类问题反复出错
适合：教学答疑、政策咨询等必须交代出处的场景。
一次提问可以横跨全部知识域，也可以先锁定范围再问。
- 未选知识域时自动检索全部知识域，也可直接闲聊，不必先想清楚问题属于哪个库
- 可指定数据、Skill 与模板，从而约束回答的依据范围与输出形式
- 回车发送、Shift+Enter 换行；左侧历史会话随时切回，多轮追问不丢上下文
适合：不确定知识在哪个库里时的探索式提问。
从大纲到成稿，每一步都有据可依
围绕知识域生成大纲、插入引用、校验证据。选中文本即可续写、润色、扩写、缩写、校对与公文化；正文引用自动成清单并可生成参考文献页，支持历史版本回溯与 Markdown / Word 导出，也能一键把图谱变成汇报课件与 PPT。
- 大纲与引用一键生成：基于图谱证据起草，引用可直接插入正文。
- 证据校验：逐句标注"有证据 / 部分支撑 / 缺证据"，覆盖度一目了然。
- 成果可交付：版本历史、参考文献页、Word / Markdown 与课件、汇报材料导出。
实拍：驾驶舱左侧为知识点与图谱预览、生成大纲，右侧正文编辑支持润色／扩写／缩写／校对／公文化与逐句证据校验。
八个细节，决定平台能不能真正落地
从权限、审核到开放接口，让知识资产在真实组织里既有秩序，也能被复用。
技能工厂
模板与技能的市场和协作中心：商店安装、本地制作、共享协作与权限管控。
连接应用中心
以 OAuth 连接 Notion 等外部应用，把已有资料与笔记直接接入知识域。
审核工作台
按置信度分流抽取结果，人工裁决优先于机器结果，低置信内容先审后用。
双层权限体系
站点级组织与角色模板、数据级可见/可编辑权限，按角色下发可见模块与落地页。
多格式导入导出
Excel、CSV、Markdown、HTML、JSON、JSONL、三元组、Cypher、SKOS/RDF 一站式交付。
OpenAPI 与 MCP
开放接口与 29 个 MCP 工具，让既有系统与智能体直接调用平台的知识能力。
统一身份认证
支持 CAS 单点登录与本地账号双通道，组织机构与账号体系统一纳管。
品牌自定义
平台名称与 Logo 可配置，适配不同部署主体的品牌需求。
一套平台，适配教学、政务与业务多种场景
以教育为主场，同样服务于政府部门、事业单位、科研机构与行业组织，把已有资料沉淀为可复用的知识底座。
高校与职业院校
教材与课程知识化，支撑备课答疑、学情分析与跨课程知识点衔接。
政府部门与事业单位
政策文件、规章与公文结构化归集，支撑条款检索、政策比对与要素提取。
科研机构与智库
论文与报告自动抽取实体关系，支撑文献综述、观点溯源与研究脉络梳理。
企业与行业组织
标准、规范与内部资料统一纳管，支撑知识检索、业务问答与合规核对。
用可验证的指标，说明它为什么可靠
※ 精度提升来自基座 知识图谱AI平台（ICLR 2026）论文基准实验，为范式对比数据，非特定语料实测；快速模式零 Token 为本平台可当场演示的产品事实。