这些问题，通用搜索和通用 AI 解决不了
资料越专业，越难靠“找出最像的那一段”来回答。
一个问题的依据散在好几份资料里
某口井的参数怎么求、某个故障该换哪些件，答案分布在教材、手册、报告和规范中。搜索只能返回其中一份里看起来相似的段落，拼不出完整依据。
AI 答得流畅，但没人敢用
通用模型说不清结论来自哪份文件的哪一段。业务和法务无法复核，更不敢作为决策、报价或施工的依据。
同一个概念，各处口径对不上
教材、国标、厂家手册和现场报告对同一术语的说法不一致，谁说了算没有裁定机制，跨场景误用的风险留给了一线。
专家经验随人流失
判断过程留在专家脑子里和聊天记录里。人员轮岗或退休后，新人只能重新踩一遍坑。
DeepPath 怎么解决
大模型负责发现知识，业务人员负责确认事实，平台负责保存证据和持续治理。
- 建模与入库按行业 Schema 定义实体与关系，文档、网页、图片统一入库，抽取从一开始就有口径。
- 抽取与人工审核模型提出候选事实，业务人员批准后才进入正式图谱，谁确认的可追溯。
- 带证据的问答与调用检索与关系推理共同组织答案，每条结论附来源原文；证据不足则拒答。只读 API 供门户与 Agent 调用。
结果是：一条依据能在几分钟内定位到具体文档和段落，而不是靠人回忆写在哪本手册里；新人、老专家和 AI 用的是同一套经确认的口径。
从领域建模到失效再审核的完整八步流程，见 知识图谱与可信问答。
凭什么相信它给的答案
评标时请对照：DeepPath 把 AI 抽取结果变成可治理的企业事实，而不是把相似文档片段直接当成答案。
领域 Schema
按业务类型初始化实体与关系定义，约束抽取口径。内置制度、法务、研发、石油测井与油藏、汽车维修等模板，也可按行业扩展。
候选事实审核
模型抽取的关系先进入审核队列。业务人员批准后才进入正式图谱，避免“模型说了就算”。
证据追溯
每条正式关系保留来源文档与证据文本。问答同时引用文档片段与图谱事实，便于复核。
可信问答
语义检索、关键词与图谱关系共同组织答案。证据不足时明确提示，不把不确定内容当作结论。
权限边界
资料、索引与图谱按工作区和知识库隔离；成员分为管理员、编辑者、查看者。Agent 仅只读，凭据可撤销。
私有化与模型可选
部署在企业自己的环境。可接入国产 OpenAI 兼容模型或内网 Ollama，数据默认不出域。
适合哪些业务
石油测井与油藏、汽车维修、矿产能源已内置或已有样板；其余场景用同一套方法按甲方口径配置。以下用场景说明价值，不虚构客户案例。
制度 · 合同 · 法规
制度合规与条款追溯
按问题定位制度依据和合同义务，审核后入图，减少口径冲突。
项目文档 · 纪要 · 交付物
项目知识沉淀
把分散交付资料变成可检索、可关联的项目记忆，降低交接损失。
产品手册 · 研发资料
研发与技术知识
关联产品、模块、缺陷与方案，问答带回设计依据而非口头经验。
不是交给你一个空白知识库
创建资料库时选择业务类型，系统按行业预置实体与关系定义，抽取和审核从第一天就有口径。
内置石油测井与油藏、汽车维修、制度与流程、法务合同、研发项目等业务类型；其他行业可按 Schema 扩展。
如何进入企业环境
先把知识工程跑通：私有化部署、审核入图、权限隔离。再按甲方现有门户与身份体系做对接。
可信知识工程
领域 Schema、候选事实审核、证据绑定和拒答是产品本体，不依赖特定协同套件。查看与 RAG 的差异
企业级能力
团队版含工作区权限、审计、对象存储与健康检查；统一身份、集群与系统连接属于企业版。能力说明
试点与交付
可用安装包在企业服务器完成轻量化试点；正式项目按私有化架构、安全与权限要求实施。下载