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核心产品

格知GeKnow 可信工业智能体平台

格知GeKnow 是观复自研的本体知识图谱驱动的可信工业智能体平台,定位“先学知识,再上岗的 AI Agent”。平台应用上线前,完成企业各类数据的自动化治理与学习,包括物料、图纸、价格、工艺、规矩等显性与隐性多源异构数据,实现从客户需求进门到投标出门的全流程 Agent 应用;已形成客户需求分析、非标产品设计、智能图纸、快速报价、数据洞察、准确标书六大 AI 岗位能力,六大岗位共用同一个大脑、同一份企业知识。

格知GeKnow 平台总览示意:两大核心体系与四层架构
两大核心体系

知识流动 × 可信推理

格知不做「更强的聊天」,做可验证的知识操作系统;差异化落在三个词:证据链、确定性、知识流动。

SYSTEM 01

知识流动体系

让知识转起来

文档、参数表、历史项目经摄入、挂账、归一、消费、回答、回流,沉淀为可复用的知识资产。

进得来存得住用得上回得去

比喻:知识流动是血液循环

知识流动体系示意:文档经摄入、挂账、归一、消费、回答、回流形成闭环
  1. 01

    摄入

    文档、图纸、参数表进入治理引擎,解析切分登记,摄入即治理。

  2. 02

    挂账

    每条知识挂出处链、版本链、裁决记录,换版历史可查。

  3. 03

    归一

    候选发现、人裁决、账本沉淀,持续对齐同一本体对象。

  4. 04

    消费

    问答、问数、参数先例、大图工具面、工作台五通道到达。

  5. 05

    回答

    依据可点、拒答有门;大模型管语义,程序管真值。

  6. 06

    回流

    裁决、纠错、经验、决策回流成知识,越用越准。

SYSTEM 02

本体图谱可信推理

让知识靠得住

以本体声明、图谱投影、确定性推演、边裁决、门禁与对账,让回答有据、可复算、可追溯。

有规矩有结构有裁判有对账

比喻:本体图谱是骨骼和神经

本体图谱可信推理示意:本体骨架、推理路径、门禁与对账
  1. 01

    定规矩

    声明类型、关系与工具,新业务接入不改平台代码。

  2. 02

    挂载

    表与关系投影成节点和边,基础数据沉淀为图谱成果。

  3. 03

    图上推演

    确定性推理查询、校验、寻路;大模型只翻译语言到图操作。

  4. 04

    边裁决

    记录谁确认、依据哪条规则、哪版有效,事实可追溯。

  5. 05

    门禁

    本体校验、完成门、金标判卷;护栏内放行,越界必人审。

  6. 06

    对账

    对真值逐位对账;写操作带回执,并读回比对,正确率可复算。

两大体系如何咬合

体系一前 3 步(摄入 / 挂账 / 归一)为体系二供货成图谱;体系二后 3 步(推演 / 门禁 / 对账)为体系一保驾护航;体系一最后一步回流,形成闭环。

Agent 的三重身份

  • 知识使用者 · 通过多通道消费企业知识。
  • 知识校验者 · 过门禁后才允许给出回答。
  • 知识产生者 · 产物经验回流形成知识复利。

没有体系一,Agent 无米下锅;没有体系二,Agent 自由发挥;两个都有,Agent 才是企业员工,而不是聊天玩具。

知识底座

六大知识领域,覆盖企业运转的完整知识

六大领域共同构成企业运转的完整知识大脑 —— 知识越充实,平台服务能力越强。

01

物料与产品知识

BOM、图纸、规格参数、标准件库与物料档案,让系统识别并管理每一件物料。

02

成本与价格知识

历史价格、成本结构、替代关系、供应商报价与议价空间,为报价决策提供可靠依据。

03

工艺与制造知识

工艺路线、工时定额、设备能力、加工要求与质量标准,掌握产品制造全过程规范。

04

经营与运营知识

订单、库存、质量记录与经营数据,全面掌握经营状况,提前识别异常模式。

05

市场与商务知识

客户偏好、需求档案、历史中标、招标规范与产品资质,为投标与报价提供历史数据支撑。

06

经验与规矩知识

未写入规格但持续遵循的规矩、审批惯例与历史决策,将资深人员的隐性经验程序化提取。

知识接入

三种知识形态,接入同一个大脑

知识体系持续扩展:从最易接入的结构化数据起步,图纸、文档与经验知识逐步接入,知识资产越充实,平台服务能力越强。

表格数据接入示意:结构化表格汇入知识资产
01

表格数据

结构化

BOM、物料、价格等结构化数据快速、完整接入,导入后即刻沉淀为知识资产,是最易起步的知识入口。

图纸与文档接入示意:二维图纸与三维模型在本地边界内解析
02

图纸与文档

半 / 非结构化

通过 SolidWorks、AutoCAD 官方 API 对图纸元数据、属性、BOM 表确定性解析,图纸数据不出厂区。

隐性经验接入示意:从全量产品样本中提取规律与例外
03

隐性经验

非结构化知识

从全量产品数据中程序化提取未写入规格但持续遵循的隐性规矩,每条附符合率、统计数与例外情形,可现场核验。

知识闭环:积累 → 建模 → 推理 → 决策 → 沉淀。每一次报价、审批与决策自动沉淀回知识库,无需额外录入。

核心能力

四层架构:把知识从「文件」转化为可执行智能能力

资产层、本体层、图谱层、智能体层层层递进、缺一不可;知识先被组织,再被推理,最后交给 Agent 执行。

CAPABILITY 01

资产层:知识可积累

物料、BOM、图纸、价格、工艺与经验规矩统一接入;原始文件归档不可变,决策即沉淀,知识随应用持续增值。

  • 多源异构数据接入
  • 图纸与文档解析
  • 决策自动沉淀
资产层:知识可积累
GUANFU PLATFORM01 / 04
CAPABILITY 02

本体层:知识可建模

对象、关系、事件、约束与证据均有明确定义,每个实体具有唯一身份与来源。

  • 对象与关系建模
  • 事件与约束定义
  • 证据链绑定
本体层:知识可建模
GUANFU PLATFORM02 / 04
CAPABILITY 03

图谱层:知识可推理

关系、连锁、相似与置信度构成推理基础,单一问题可联动查询完整知识网络。

  • 多跳关联查询
  • 相似结构检索
  • 置信度与例外
图谱层:知识可推理
GUANFU PLATFORM03 / 04
CAPABILITY 04

智能体层:知识可执行

理解并调用知识、提出方案、人工审批、确定性执行;Agent Harness 统一调度工具调用、图谱检索与结果校验。

  • Agent Harness
  • 工具与图谱调度
  • 关键动作人工审批
智能体层:知识可执行
GUANFU PLATFORM04 / 04

自研 Agent Harness 工程底座:对上支撑智能体的任务规划、上下文与记忆管理;对下统一调度工具调用、知识图谱检索与结果校验。智能体可自主完成任务分解、多步推理与工具调度,涉及写入与执行的关键动作停下等人审批;各业务域能力以域为单位即插即用,全链路可观测、可测试。

知识闭环

知识闭环:业务运转与知识沉淀同步推进

业务照常运转,知识持续积累。每一次报价、审批与决策自动沉淀回知识库,无需额外录入;被否定的建议不再重复推荐,既往经验教训自动固化为约束规则;资深人员离岗,经验已固化于系统 —— 经验随系统留存,不随人员流动而流失。

知识闭环示意:积累、建模、推理、决策、沉淀五段循环
01

积累

业务数据持续汇入知识库。

02

建模

本体建模为可推理知识资产。

03

推理

图谱驱动联动查询与推理。

04

决策

提出方案并辅助人工决策。

05

沉淀

经验自动固化回知识库。

可信保障

可解释、可追溯、可信赖

推理建立在结构化知识之上,而非模型的概率猜测。

可信保障示意:结论、证据链、人工审批与内网边界
01

不臆测 · 不篡改 · 可回滚

无法解析的参数保持空白、不予自动填充;发现的录入问题仅登记、不予修改;全部处理留痕,规则配置可随时调整回滚。

02

每个结论均附证据

数据来源、统计范围、例外情形完整呈现 —— 如「符合率 99.6%、统计 534 个、例外 2 个」,结论经得起核查。

03

AI 提方案,审批权归人工

替换、修改、报价与导出均暂停等待人工确认;AI 无权自行修改企业数据,执行依托确定性代码,责任由人工掌握。

04

数据不出厂

私有化部署、可离线运行;图纸与报价等知识产权不外流;模型支持国产化部署(DeepSeek、GLM 系)。

平台能力

六大 AI 岗位

六大岗位共用同一个大脑、同一份企业知识,报价、审批、决策都在同一个知识底座上完成。其中非标产品设计与数据洞察按项目定制,其余岗位已有封装方案。

留下的不是一套演示,而是一套会生长的知识资产

平台应用越深入,对企业业务的理解越精准,服务能力越强;知识随系统留存,不随人员流动而流失。

90%+

机械性工作被替代

打通 SolidWorks、AutoCAD 后,智能体可自动设计方案、绘图与改图。

100%

关键动作人工审批

替换、修改、报价与导出均需确认,AI 无权自行修改企业数据。

不出厂

图纸数据边界

私有化内网部署、可断网运行,图纸与报价等知识产权不外流。

信创

软硬件生态

已在国产信创服务器与云服务器上正常部署使用,全面适配信创软硬件生态。

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