让知识流动·进化·创造价值
一、产品定位
AI 驱动的知识循环引擎
graph LR
A[碎片化数据] --> B(AI知识中枢) --> C[场景化智慧]
B --> D[开源生态] --> B
- 核心价值：解决知识经济"三高一低"困局（高碎片/高成本/高流失/低复用）
- 技术三角 ：
- DIKW-SECI 理论：数据→信息→知识→智慧阶梯升华
- 动态知识图谱：Neo4j 构建企业知识神经网络
- AI 进化引擎：Deepseek/Qwen/Ollama 实现知识自优化
二、产品价值链分析
| 角色 | 痛点 | 价值实现路径 | 益处 |
|---|---|---|---|
| 企业管理者 | 知识流失造成业务断层 | 员工经验→可检索知识资产 | 离职知识损失下降 |
| 一线员工 | 50%时间浪费在找资料 | 语义检索+场景化答案生成 | 信息获取效率上升 |
| 开发者 | 重复开发行业组件 | 智能体插件调用 | 开发周期下降 |
| 行业机构 | 缺乏专属知识体系 | 开箱即用行业图谱 | 培训成本下降 |
三、产品用户设计
核心用户场景与执行路径
| 用户角色 | 核心场景 | 关键执行路径 | 系统赋能价值 |
|---|---|---|---|
| 企业管理者 | 知识资产审计 | 1. 制定知识沉淀规范 → 2. 监控知识库贡献量 → 3. 审计复用率报表 | 隐性知识自动化沉淀，降低 70%离职知识损失 |
| 一线员工 | 紧急问题解决 | 1. 输入自然语言问题 → 2. 获取图谱关联答案 → 3. 反馈优化建议 | 信息获取效率提升 5 倍 |
| 运维工程师 | 服务器故障处理 | 1. 描述故障现象 → 2. 获取 SOP 流程图+工具包 → 3. 记录解决过程 | 关联历史案例，处理时效提升 60% |
| HR 培训师 | 新员工上岗培训 | 1. 输入岗位 JD → 2. 生成个性化学习路径 → 3. 动态推送最新案例 | 培训成本降低 40% |
| 开发者 | 零售插件开发 | 1. 领取商品分析需求 → 2. 调用预置连接器 API → 3. 提交审核插件 | 开发周期缩短 70% |
| 教育机构 | 学科知识库构建 | 1. 导入教材 PDF → 2. AI 自动生成知识图谱 → 3. 部署问答机器人 | 开箱即用，部署效率提升 5x |
| 动漫设计师 | IP 角色关系管理 | 1. 上传角色设定稿 → 2. 自动构建关系网络 → 3. 生成创作素材包 | 内容产出效率翻倍 |
四、产品需求
技术型需求清单：
| 需求类型 | 实现方案 | 技术栈 |
|---|---|---|
| 多源知识融合 | 插件化连接器框架（SPI 机制） | Spring Boot + Java21 |
| 精准知识检索 | 混合引擎（关键词+向量+图谱） | Neo4j+Qwen3 嵌入+OpenSPG |
| 隐性知识转化 | 对话记录 AI 萃取 | Ollama 微调+NER |
| 安全知识调用 | JWT+RBAC 权限控制 | Spring Security 6. x |
五、产品功能框架
四层架构：
scss
┌─────────────────┐
│ 应用层 │ AI客服/培训平台/智能问答
├─────────────────┤
│ 核心引擎层 │ 知识获取→处理→存储→调用
│ (DIKW闭环) │ - 获取：Tesseract OCR+插件
│ │ - 处理：Qwen3知识重组
│ │ - 存储：Neo4j图谱+向量库
│ │ - 调用：混合检索+意图识别
├─────────────────┤
│ 基础能力层 │ 算力调度/多租户/安全
└─────────────────┘六、产品核心流程
知识处理全链路：
- 输入：PDF/邮件/对话记录 → 格式标准化
- 处理 ：
- OCR 文本提取 → Tesseract
- AI 清洗打标 → Qwen3
- 图谱关系构建 → Neo4j Cypher
- 输出 ：
- 检索：混合引擎返回场景化答案（图谱+向量+关键词）
- 应用：生成 SOP/学习路径/决策建议
七、产品数据流向
关键技术闭环：
flowchart TD
A[多源数据] --> B(Tesseract OCR)
B --> C[Qwen3/DeepSeek知识重组]
C --> D{Neo4j存储层}
D --> E1[向量索引]
D --> E2[图谱关系]
E1 & E2 --> F[混合检索引擎]
F --> G[API/SDK/智能体输出]
G --> H[用户反馈] --> C
八、技术实施分析
关键技术选型逻辑：
| 模块 | 技术方案 | 优势说明 |
|---|---|---|
| AI 处理 | Qwen3+Ollama 双模型 | 平衡云端能力与本地隐私 |
| 知识存储 | Neo4j+LPG 模型+OpenSPG | 关系检索<100ms+内置向量库 |
| 检索引擎 | 关键词 BM25+向量 HNSW+图谱 Cypher | 准确率>90% |
| 任务调度 | Spring Scheduler | 支持亿级知识增量同步 |
| 安全控制 | JWT+RBAC 多租户隔离 | 细粒度到字段级权限 |
实施原则：
- 开源共建：Apache 2.0 协议核心引擎，商业插件闭环
- 渐进式扩展：优先实现图谱 CRUD→AI 基础功能→插件市场
方案核心价值：
- 对技术团队：开源引擎降低开发门槛，插件市场缩短场景适配周期
- 对企业用户：6 个月回收成本，知识复用率从<30%提升至 80%
- 对生态伙伴：A2A/MCP 协议支持构建知识联邦网络
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