2026年7月2日 周四晚上19:30,报名腾讯会议了解“如何构建自进化的动态知识库(Brain)”(限30人)
免费POC, 零成本试错
53AI Brain
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支撑企业超级智能的知识大脑

人与AI都友好的知识大脑
让企业知识在人与AI之间流动起来,全面驱动AI生产力
人与AI都友好的知识大脑
01
一个平台存储、索引、理解企业的全部知识
02
基于企业知识与联网知识给出准确的结果
03
全员使用自然语言构建企业的文档智能体
AI搜问
基于企业文档进行回答的AI搜索助手
  • 意图识别

    精准捕捉你的业务诉求,无论是模糊的问题描述还是专业术语,都能快速拆解并锁定核心意图

  • 给你结果

    直接输出精准答案,不用再在海量文档里翻找,附带信息来源与原文片段,结果可信可追溯

  • 能看才能问

    遵循企业权限体系,有权限文档才作为回答的依据,符合数据安全与合规要求

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意图识别
给你结果
能看才能问
文档助手
与企业知识文档深度交互的文档助手
  • 文档助手

    在文档中划词选中内容互动或直接提问,实现“提问-答案-溯源”闭环

  • 知识地图

    自动梳理文档的知识脉络,生成可视化的知识地图,快速了解长文档内容概要及知识关联

  • 接入应用

    人人都可用自然语言构建快捷指令、划词指令及文档智能体,与文档进行深度互动

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文档助手
知识地图
接入应用
上下文图谱
支持高准确率与超级智能的上下文图谱
  • 多跳推理

    突破语料切片的局限,从分散的语料切片中跨知识点进行推理,解决复杂的业务问题

  • 理解企业

    基于企业的专属术语、业务流程与行业规则,构建贴合企业业务逻辑的知识体系

  • 用户习惯

    学习用户历史问题、风格与场景,对用户需求进行预判,让交互更自然高效

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多跳推理
理解企业
用户习惯
权限管控
基于RABC与就近原则的访问权限管理
  • 四层管控

    “空间一知识库一文件夹一文档” 的四层管控体 系,每一层可独立配置访问规则,满足信息隔离需求

  • RBAC权限

    基于角色的访问控制,将权限与岗位角色绑定,简化批量权限管理,适配企业组织架构的动态变化

  • 就近原则

    优先赋予就近范围内的文档访问权减少跨层级权限申请流程,既保障数据安全,又提升协作效率

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四层管控
RBAC权限
就近原则
知识图谱相关
让企业知识在人与AI之间流动起来,全面驱动AI生产力
别再把文档切碎喂AI了!这个工具直接把长文抽成知识网
本文介绍了工具Hyper-Extract,其无需对文档进行分块处理,可让大模型按模板从非结构化长文本中一次性抽取结构化知识,支持生成知识图谱等多种结构化输出,构建可持久演进的知识底座,解决了传统分块检索处理复杂关系查询时容易出错的问题。
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本体建模,应该面向实体还是面向业务?
本文围绕本体建模应面向实体还是面向业务展开讨论,分析了两种建模思路的特点与优缺点,结合正在制定的OPL国家标准,提出过程是第一性存在,面向业务(过程)的建模更符合认知规律,也更适配业务的开放性,符合软件工程原则,具备更强的优越性。
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企业知识图谱的拐点: 当本体工程遇上 LLM 与 MCP
本文围绕企业知识图谱中本体工程结合大模型的发展展开,指出传统大而全的本体构建方式存在效率低、易过时的问题,介绍了敏捷化小步迭代的本体开发方法,并说明生成式AI可借助大模型能力大幅缩短本体构建周期,助力解决企业数据关系梳理难的痛点
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Obsidian Wiki知识库双链远远不够——从知识双链到知识图谱的升级之路
本文作者分享了使用Obsidian Wiki知识库双链的体验,发现其Graph View仅能展示笔记关联,无法提供语义关系、实现知识推理,并非真正的知识图谱;进而介绍了关系图与真正知识图谱的区别,分享了自己探索搭建可自动积累、可交互推理的知识图谱知识引擎的过程。
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用 Schema 约束智能体记忆
本文针对默认智能体记忆系统存在记忆规模无限制膨胀、生成的知识图谱不规范难以投入生产使用的问题,提出预先定义Schema约束智能体记忆的解决方案,通过约束实体、边,结合时间解析等规范知识图谱构建,引导抽取环节,并建议从最小Schema开始进行建模约束。
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图解谷歌OKF(Open Knowledge Format)仓库,理解开放知识格式的落地路径
本文拆解谷歌发布的OKF(开放知识格式)v0.1草案版本的开源仓库,介绍其目录结构与落地内容,说明OKF旨在打造标准化、可跨系统直接消费的知识包,目前该规范仍处于完善阶段。
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分类体系、本体论与知识图谱:企业AI知识基座和新一代AI Agent的三大基石
本文厘清了分类体系、本体论与知识图谱三者的区别与协同关系,指出三者是构建企业AI知识层、驱动下一代智能Agent的三大核心工具,介绍了分类体系的概念与技术实现,帮助相关从业者理解该领域的核心逻辑
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图谱skill Hyper-Extract:一条命令,把文档变成知识图谱
本文介绍了LLM驱动的知识抽取工具Hyper-Extract,它可通过一条命令将非结构化文档转换为结构化知识抽象,支持多领域模板、十余种知识抽取引擎、增量知识演化,还支持查询、可视化、导出及Agent接入,可用于构建知识图谱。
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搭建本地知识图谱后,我的编程习惯改变了
本文分享了作者经朋友科普厘清RAG与知识图谱的概念后,动手搭建本地知识图谱的经历,将介绍RAG、知识图谱、Graph RAG的相关概念,分享搭建本地知识图谱后作者编程习惯被改变的感悟
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