Kexis · 企业知识大脑

把散落的文档,
编译成能问答、可追溯的知识

制度、手册、图纸和老师傅的经验,散在文件夹和个人脑子里,AI 答不准,也给不出出处。Kexis 先搭好知识的骨架——本体与知识图谱,再让员工用自然语言提问,答案附引用来源,可追溯到原文段落。

Kexis 知识图谱:实体与关系可视化
知识编译

文档自动解析,沉淀为图谱与 Wiki

制度、手册、图纸、方案自动解析,抽取实体与关系,编译成知识图谱与 Wiki 条目,专家经验沉淀为组织资产。

  • 多格式文档解析,含图片与表格
  • 实体与关系抽取,生成知识图谱
  • 自动编译 Wiki 条目
Kexis Wiki 管理:自动编译的知识条目
问答带出处

每个答案,都能追溯到原文

用自然语言提问,答案附引用来源,可定位到具体文档和段落;顺着图谱关系,找到相关的标准、故障与处理方案。

  • 自然语言问答
  • 引用来源精确到段落
  • 顺着图谱关系关联推理
Kexis 问答答案附带引用来源
知识可治理

知识有人管、能更新、可审计

世界、行业、组织三层本体统一术语与关系,换行业不用从零建;Wiki 条目有版本、审核与权限,并可通过 MCP 开放给智能体调用。

  • 三层本体,行业知识可复用
  • 版本、审核与权限管理
  • 通过 MCP 开放给智能体
Kexis 本体工作台
核心能力

Kexis 的核心能力

知识编译

文档变成结构化知识

知识图谱

实体与关系一目了然

问答带出处

答案可追溯到原文段落

Wiki 治理

版本、审核、持续更新

权限与审计

谁能看、谁改过,全程留痕

MCP 开放

为企业智能体提供知识底座

知识治理四步法

从一堆文档,到可运营的知识资产

每一步都有交付物:知识地图、本体模型、知识图谱与 Wiki、运营机制。

01

知识盘点

梳理文档来源、知识类型和使用场景,定出先治哪一块

02

本体建模

建立世界、行业、组织三层本体,统一术语和关系

03

知识编译

文档自动解析、抽取实体关系,编译成知识图谱与 Wiki

04

应用与运营

问答与推送嵌入业务系统;审核、更新、评估形成闭环

部署方式

私有化部署,资料不出企业

也可选择知识库一体机:软硬一体,预装 Kexis,开箱即用。

私有化部署知识库一体机内网运行模型可替换
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让专家经验,人人可用

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