AI Brain的主权性与准确性，取决于它所推理的知识本身。主权知识引擎是知识被保存、连接与落地的所在，位于技术栈的主权模型层内。
它将零散的文档、记录和领域专业知识整合为一张互联的知识图谱，再让主权模型集群在每一次调用中都以此为依据进行推理。推理过程始终在您的边界之内完成，每一个答案都可追溯到您自有的来源。
检索难题
向量搜索只能找到片段。 它无法为信任提供依据。
机构知识分散在各类文档、系统和格式之中。扁平化的向量检索能找出相关段落，却无法展现事实之间如何关联、如何演变，也无法说明为何应当相信某个答案。
对于不能外包控制权的机构而言,一个缺乏依据的答案不是用户体验上的瑕疵,而是一种责任风险。国家级或受监管的Brain必须能够自证其身,说明是哪条记录、哪项政策、哪种关系产生了这一结果。孤立的文本嵌入无法承载这种结构,于是模型只能靠猜测来填补空白。
上下文截断
固定窗口会丢弃一个难题真正依赖的段落,模型只能基于剩下的内容作答。
缺乏依据的答案
在没有结构化数据可供核对的情况下,模型会用看似合理的文本来填补空白。在受监管的环境中,这是一种责任风险,而非无关紧要的怪癖。
知识孤岛
文档、日志和业务数据分散存放在不同的存储中，因此单次查询无法看清它们之间的关联。
浅层检索
最近邻匹配返回的是看似相似的段落，而非复杂问题所需要的相互关联的证据。
核心架构
一个知识图谱,一个图引擎, 以及图谱智能。
三层架构将你的文档转化为一个互联、可查询、可用于推理的模型,呈现你所在机构真正掌握的知识。
知识图谱
从你的全部信息中提取出实体、属性和关系，构成一个相互连接的模型，而非一堆零散的文本段落。大脑能够看清任何一个事实与其他所有事实之间的关联。
- 实体与关系
- 全局关联视图
- 情境推理
图数据库
一个为大规模知识与实时查询而构建的高性能图数据库,能够在机构级规模上快速遍历深层关系链。
- 快速遍历
- 深层关系查询
- 大规模实时处理
图谱智能
图神经网络在每个实体与其邻居及其在网络中影响力的上下文中进行解读,提炼出意义、相关性与影响力,而不仅仅是相似性。
- 图神经网络
- 意义与影响
- 智能摘要
事实依据
源自你的文档 到你能够为其辩护的答案。
主权文档智能就地读取您的信息源,并将其转化为语义化、可追溯的表示形式。没有任何内容被简化为扁平的嵌入向量,也没有任何内容被复制到另一司法管辖区处理。
技术文档
运营记录
业务数据
监管与公共知识
混合检索
基于一个知识模型的两条检索路径，由问题的形态决定采用哪一条。
向量检索
当问题范围明确时,快速精准地获取特定事实。
图检索
当问题需要分析、需要全局视角时,在互联知识中进行全上下文遍历。
互联的知识,而非孤立的文本。
图谱背后的引擎
不是一层外壳。 构建它所需的工程能力。
0记录离开建筑物
图数据库、服务技术栈与主权模型集群均由该平台背后的团队自主研发,每一条记录都留存于您的边界之内,在您自己的国土上被索引与推理。
1,000+AI与ML专利
一套深厚到足以端到端构建主权知识层的专利资产,而非转售外国的知识层。
100+主权项目
已在17个国家、20个行业投入生产运行，在主权边界之内为真实的机构记忆建立索引。
已投入生产
有据可依的AI 贯穿整个机构。
主权知识引擎为你团队所依赖的工作负载提供AI大脑的事实依据，每一个答案都源于相互关联、可追溯的知识，而非单纯的概率推测。
知识助手
报告与披露
诊断与审查工具
研究与分析
由于生成过程锚定于知识图谱,幻觉现象大幅减少,每一项输出都可追溯至来源。这正是演示样品与一个受监管机构敢于署名背书的系统之间的区别。
它带来的改变
- 可追溯至来源、经得起审计检验的答案。
- 报告与披露信息由互联知识自动汇编而成,而非手动重新录入。
- 机构知识作为一项自有资产不断累积增值,而不是外泄给供应商。
你的知识成为一项主权资产，你的大脑对其思考和推理越多，它就变得越有价值。
每一层皆主权
主权知识引擎不是硬塞进聊天机器人里的一个功能,而是主权模型层的知识核心,是国家级或受监管的大脑得以立足的根基。受你的法律治理,由你的团队运营,在每一层都保持主权。
