企业知识图谱
你的人工智能所处的上下文层
数据存储在数十个系统中：数据仓库、数据湖、企业应用等等。每个系统都掌握着数据的一部分。但它们都无法掌握数据各部分之间的关系，而这种信息缺失正是代理失效的原因。
图形工作室 构建企业知识图谱，该图谱从以下来源摄取数据：
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
如果没有数据连接方式的语义图，每个代理查询都将从头开始：模式发现、命名解析、推断连接和死胡同，导致在得到实际答案之前需要进行数十次推理迭代，每一次迭代都会消耗令牌。
为代理提供跨所有域的预构建实体关系图，无需在每次查询时进行模式发现。
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
大多数企业知识图谱项目在加载任何记录之前，都需要花费数月时间进行本体设计。 Graph Studio 自动生成本体 从您现有的数据源开始，并从一开始就逐步构建。
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？
比传统方法所需时间更少。 Graph Studio 的数据驱动本体提取 它能根据您现有的数据源自动生成本体。您首先进行自动提取，然后迭代优化。本体图会随着业务发展而演进，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，您的数据仍保留在它目前所在的源系统中。 Graph Studio 创建语义叠加层根据本体连接和关联源系统中的数据，无需复制或迁移。您的源系统仍然是权威的真实来源。所有配置、本体、安全规则和转换逻辑都独立于图状态而保留。