让机器拥有工业领域的专家知识
构建覆盖设备、工艺、故障、标准与产业链的工业知识体系，以 GraphRAG + LLM 实现可解释、可溯源的智能问答、因果推理与产业研判。
26+
节点类型
100K+
知识条目
40%+
GraphRAG 召回提升
98%
推理准确率
核心引擎
六大知识图谱核心技术
从本体建模、知识抽取到 GraphRAG 推理与系统集成，构建工业 AI 落地的知识基础设施。
工业本体建模
基于 OWL/RDF 构建设备、工序、故障、标准、材料多层次语义体系，支持可视化编辑与版本管理，形成企业级知识骨架。
多源知识抽取
NER + RE 从工单、维修记录、操作规程、图纸文本中自动抽取结构化知识，结合人工审核形成高质量知识库。
图神经网络推理
GNN 多跳推理支持因果链分析，工艺参数→中间品质量→最终性能全链路溯源，分析时间从数小时压缩至分钟级。
GraphRAG 工业问答
LLM + 知识图谱检索增强，工程师自然语言提问即可获得精准、可溯源的专业答案，有效抑制大模型幻觉。
持续知识更新
主动学习机制感知新工艺、新故障模式与新标准，无缝融入图谱并推送变更通知，保持知识鲜活性。
开放系统集成
RESTful API 与 GraphQL 接口，与 MES、ERP、PLM、PACS 等系统深度集成，成为企业公共知识服务层。
GraphRAG + LLM
将大模型能力
锚定在可信知识上
纯 LLM 存在幻觉风险，纯知识图谱缺乏语言理解。GraphRAG 将两者结合： LLM 理解问题意图，知识图谱提供精确事实，输出既流畅又可溯源的专业答案。
问题理解
LLM 解析自然语言提问，识别实体、意图与约束条件
子图检索
语义向量 + 图结构联合召回，精准定位相关知识子图
推理生成
GNN 多跳推理与 LLM 生成协同，组合知识形成答案
溯源标注
每条事实标注来源节点与关系路径，支持核查追溯
与纯 LLM 的核心差异
GraphRAG 召回准确率提升 40%+，幻觉率接近 0，每条输出均有图谱节点作为可验证依据。
Knowledge Graph
工业知识图谱示意
产业图谱
产业链知识图谱与补链强链研判
已在数字产业监测平台生产验证——以图谱串联上中下游环节、链主企业与关键产品，支撑产业态势监测与精准施策。
产业链全景图谱
上中下游环节、关键企业与产品技术节点一张图呈现，支持多层级展开与聚焦。
链上企业穿透
从链主企业出发，穿透股权、供应、技术依赖关系，识别链上核心节点与薄弱环节。
产业态势监测
结合投融资、专利、招投标与政策数据，动态追踪产业链景气度与结构变化。
补链强链研判
基于图谱推理识别断链风险与国产替代机会，辅助政府与园区精准施策。
Industry Chain Graph
数字产业链图谱示意
CAD 专项能力
工程图纸的知识化与智能化
将海量工程图纸转化为结构化数字资产，构建可检索、可推理的工艺知识图谱。
图纸 OCR 解析
PDF/TIFF/DXF/DWG 及扫描件，自动识别尺寸、公差与技术要求，准确率 99%+。
几何特征识别
自动识别孔、槽、曲面等加工特征，输出结构化数据支撑工艺规划。
工艺知识图谱
设计意图语义化，建立零件—工序—设备—材料关联，设计复用率提升 45%。
相似零件推荐
几何特征 + 语义相似度联合检索，新品开发周期缩短 30%。
+45%
设计复用率提升
-30%
新品设计周期缩短
99%+
关键信息识别准确率
应用场景
知识图谱赋能工业与产业场景
故障根因溯源
多跳推理快速定位故障根本原因，显著缩短 MTTR。
操作规程推荐
根据设备状态与工况，自动匹配操作规程，降低人为失误。
专家知识传承
隐性经验结构化入图谱，解决核心人才流失导致的知识断层。
产业链监测
数字产业图谱支撑政策制定、园区招商与链主企业培育。