企业知识图谱
你的人工智能所处的上下文层
大多数企业面临的不是数据问题，而是关系问题。数据分散在数十个系统（数据仓库、数据湖、企业应用）中，没有一个单一的层面能够将每个数据点与其他所有数据点之间的关系连接起来。
Graph Studio 构建了这一层：一个企业知识图谱，它从中摄取数据。
每个来源都会映射整个本体中的关系，并将该上下文提供给所有人。
模型、代理和应用程序运行在平台上。
从任何企业级数据源提取结构化和非结构化数据，不受模式限制
绘制整个企业本体中的关系图，而不仅仅是单个系统内部的关系图。
在企业级规模下查询数十亿个数据点，性能无下降
为每个下游 AI 模型和代理提供语义丰富的、近乎实时的上下文信息。
在数据到达任何应用程序之前，在图层强制执行安全性和治理。
你的人工智能一直错过的捷径
影子人工智能并非未来风险。已有69%的网络安全负责人报告称，员工正在使用被禁用的人工智能工具。适用于团队或项目的治理模式无法扩展。 Mendix 集中执行策略——适用于每个应用程序、代理和工作流程——因此在一个业务部门中适用的规则适用于所有地方。
在整个产品组合中实施一致的安全、合规和风险管理政策
对LLM训练数据中不包含的业务规则、配置逻辑和领域语义进行编码
随着人工智能定价模式转向基于消费的模式，降低代理推理成本至关重要：更少的令牌、更快的响应速度、更低的单次查询成本。
一个能够自我构建并随着增长而变得更加智能的知识图谱
企业知识图谱项目失败并非技术问题，而是方法不当：在加载任何记录之前，需要花费数月时间进行本体设计。Graph Studio 则颠覆了这一做法。
利用现有数据源自动生成本体，无需稀缺专家花费数月时间进行前期建模。
使用可组合的图数据库进行增量构建：无需重新构建现有功能即可添加域
通过 MCP 部署 AI 代理来加速施工：以前需要数周才能完成的工作，现在只需几天即可完成。
企业级内存，不会外泄
企业中最有价值的知识并不存在于任何系统中：它掌握在特定人员手中，这些人理解数据在特定情境中的意义。当他们离开时，这些知识也随之消失。
将领域专业知识编码为明确的本体关系，而不是将其锁定在文档或个人之中。
使每个代理和应用程序都能访问跨领域知识，而无需专家在查询时介入。
即使团队发生变化，也能保留企业上下文：即使团队成员离职，该图谱也能保留他们所掌握的信息。
专为在整个企业环境中扩展而设计
大多数知识图谱部署在生产规模下都会遇到瓶颈。Graph Studio 的设计正是为了应对这种瓶颈。
在不破坏现有图集或重建本体的情况下添加新的域和数据源
利用现有企业环境，加速推进后续的每一项人工智能计划。
在同一架构上，无需重新平台，即可从单一用例扩展到企业级部署。
常見問題解答
企业知识图谱与数据仓库或数据湖有何不同？
数据仓库存储结构化记录，数据湖存储海量原始数据。两者都无法映射跨系统数据点之间的关系，而这正是人工智能模型和智能体进行精确推理所必需的。当智能体提出涉及供应商、组件、订单和客户的跨领域问题时，它需要一个语义层来了解数据之间的关联。Graph Studio 可以在现有数据基础设施之上构建这一语义层，而无需对其进行替换。
构建知识图谱需要多长时间？
与传统方法相比，Graph Studio 的数据驱动本体提取功能可自动从现有数据源生成本体。您可以先进行自动提取，然后迭代优化。随着业务的发展，本体图也会随之演进，无需从头开始重建。大多数部署都从针对单个高价值用例的两到三个数据域开始，然后逐步扩展。
我们需要将数据迁移到新系统吗？
不。您的数据仍保留在当前所在的源系统中。Graph Studio 会创建一个语义叠加层——根据本体连接源系统中的数据并赋予其上下文——而无需复制或迁移数据。您的源系统仍然是权威的数据源。所有配置、本体、安全规则和转换逻辑都将独立于图状态而保留。