01 · AI 建模

建模不写代码:
五个专用智能体,聊天即可轻松构建
完善的企业业务世界-本体语义网络

传统建模要 IT 排期开发,这里换成五个对话式专用智能体接力:AI 干活、您确认。

智能体一 · 说需求

AI 建模智能体

大白话描述,AI 出方案

  • 日常语言说清业务,AI 自动生成模型方案
  • 从本体库推荐匹配本体,看着预览点确认

从「提需求等排期」到「聊几句出方案」

智能体二 · 喂文档

本体库导入智能体

文档变本体,批量入库

  • 上传业务文档,AI 分批识别本体和属性
  • 每批先预览、确认后才写入,安全可控

存量业务知识,一次搬家进平台

智能体三 · 连关系

业务关系连线智能体

按您说的,把关系连起来

  • 按文档或对话描述识别本体间关系,看图确认才落线
  • 关系类型受字典管控,新类型必须您确认

AI 提议、您拍板,绝不乱连线

智能体四 · 看表结构

表结构关系连线智能体

从数据库里「看出来」关系

  • 读表结构的字段、外键线索,自动推断业务关联
  • 表里没有依据就如实说「没有」,不硬凑

关系有据可查,不是 AI 猜的

智能体五 · 挂数据

数据源挂载智能体

表、Excel、知识库智能归位

  • AI 自动匹配哪张表挂本体、哪个字段挂属性,一键挂载
  • 已挂过的自动跳过,失败项如实上报

本体不再悬空,个个连着真数据

进阶 · 自动发现

本体关系智能发现

三路证据融合推理

  • 结构 + 数据 + 语义三路证据,从真实数据自动推断关系
  • 推断结果一键落库,不用人工逐条连

数据自己会说话,关系藏在里面被挖出来

贯穿全程的保险机制

双预览确认面板

所有不可逆操作,先看图、再确认、才执行

  • 建模、连线前 AI 先把方案渲染到预览面板,边生成边看
  • 关系只能用系统字典里的合法类型,AI 无权擅自扩充——「AI 不乱来」写进产品机制
建模对话 · 业务人员 × 5 个智能体 接力中 已完成 ✓
我们厂有订单、客户、物料,这些关系帮我建一下
业务
1

AI 建模智能体

本体方案已生成:客户 / 订单 / 物料,右侧预览面板已渲染

等您确认 ✓
2

本体库导入智能体

本体库命中标准「物料」本体,已复用 · 少建一个

已复用 ✓
供应商、仓库也加进来,关系都连上
业务
3

业务关系连线智能体

新增 2 个本体,按字典提议 6 条关系,看图确认才落线

等您确认 ✓
4

表结构关系连线智能体

已比对 ERP 表结构:6 条关系均有据可查

好,把 ERP 的表挂到本体上
业务
5

数据源挂载智能体

6 张表智能归位 · 已挂过的自动跳过 · 失败 0 项

一键挂载 ✓
✓ 您已全部确认 · 写入本体库
给智能体发消息…

所有不可逆操作:先预览 → 您确认 → 才执行

预览面板 · 本体关系图 双预览确认 本体 关系 数据源
下单 生成 包含 供货 使用 入库 表结构比对 ✓ 6/6 有据可查 复用 ✓ 供应商表 客户表 订单表 物料表 工单表 库存表 供应商 本体 · 5 属性 客户 本体 · 6 属性 物料 本体 · 8 属性 订单 本体 · 9 属性 工单 本体 · 7 属性 仓库 本体 · 4 属性
  1. 1建模
  2. 2导入
  3. 3连线
  4. 4表连线
  5. 5挂载
AI 提议 预览面板渲染 您确认 ✓ 写入本体库
左侧聊需求 · 右侧预览同步出实体、连关系、挂数据CHAT-DRIVEN MODELING · 5 AGENTS RELAY

02 · 智能应用

数据源一挂,
两类问答应用开箱即用

不用等建模排期——Agent 智能问数、AgentRAG 智能问答,直接挂载数据源即可问答。

应用一 · 问数

Agent 智能问数

挂上数据源,张口就问数

  • 数据源直接挂载,挂上就能问,不用等建模排期
  • 白话提问自动取数,多轮追问继续深挖

从「要个数等三天」到「挂上源自己问」

应用二 · 问答

AgentRAG 智能问答

挂上文档,就是知识库问答

  • 制度、手册、SOP 等文档直接挂载成知识库
  • 条款、参数、案例张口就问,即问即答

从「翻半天文档」到「问一句文档」

同一底座

不是孤立的小工具

两类应用,长在平台上

  • 与本体语义问答共用同一套底座,权限、留痕同标准
  • 问出来的结果,可收藏进驾驶舱、摆进智询报告

起步轻,天花板高

智能应用 · 问数 × 文档问答 即问即答 已完成 ✓
上月华东区的销售额是多少?
业务

Agent 智能问数

已从 ERP · 订单表 取数,答案与图表在右侧

秒回 ✓
再看下近 6 个月的趋势
业务

Agent 智能问数

趋势图已追加,多轮追问不迷路

已更新 ✓
对了,出差住宿标准是多少?
业务

AgentRAG 智能问答

已从《员工手册》找到条款,附来源出处

带出处 ✓
✓ 同一底座 · 结果可收藏进驾驶舱、摆进智询报告
张口就问…

数据源 / 文档直接挂载 · 不用等建模排期

应用输出 · 即问即答 两类应用 数据源 图表 答案卡
ERP · 订单表 MES · 产量 Excel · 台账 已挂载 · 挂上就能问 华东区销售额 · 近 6 月 ¥1,284万 同比 +12.4% ↗ 销售额趋势 · 近 6 月 环比 +3.2% 文档问答 问:出差住宿的标准是多少? 经济类酒店 ≤ ¥350 / 晚 · 超标需事前审批 来源 ·《员工手册》§4.2 ★ 收藏进驾驶舱 两类应用共用同一底座 · 权限、留痕同标准
  1. 1挂上源
  2. 2白话问数
  3. 3多轮追问
  4. 4文档问答
挂载数据源 张口就问 即问即答 收藏 / 上板
左侧问 · 右侧出 · 两类问答应用开箱即用ASK-DATA & RAG · LIVE ANSWERS

03 · 智询问答引擎

问得深、答得稳,
每一步都能对账

问答不是碰运气的聊天:问题怎么路由、数字怎么算、答案哪来的,全都有机制管着。

机制一 · 路由

问题只发一次

多轮追问不迷路

  • 找本体的结果全程复用,追问「那它呢」上下文不丢
  • 问题不重复下发,响应更快、token 更省

像跟一个记性好的分析师对话

机制二 · 口径

业务逻辑 × 分析框架协同

查什么、怎么呈现,分工明确

  • 业务逻辑管「查什么、怎么算」,分析框架管「怎么呈现」
  • 两套机制协同互不打架,同一个问题口径稳定

谁问、什么时候问,数字都一样

机制三 · 留痕

全程可审计

每一步查了哪,记录在案

  • 每次查询的阶段、耗时、走了哪些本体全部记录
  • 答案带完整取数路径;故障自动降级熔断,不空转不出错

敢放在质量、合规场景用的底气

问答窗口 流式生成

各仓库的库存周转天数?

库存周转天数 · 按仓库

★ 收藏进驾驶舱

20 种图型流式生成 · 打字机式排出

实时驾驶舱 版式不动 · 数据自动更新 刚刚刷新

可售天数 · 华东仓问答

12.5

+0.4 ↗

月度呆滞资金问数

¥826

库龄结构 · 华东本体

  • ≤ 3 月
  • 3 – 6 月
  • > 6 月

呆滞明细 · Top 5手动

物料呆滞金额
B03-112刚更新¥126万
B03-087¥98万
C11-203¥87万
C11-316¥64万
骨架不变 · 数据自动更新库存改了,可售天数跟着变 —— 收藏时对 = 刷新时对
问完即出图 · 收藏的是「活的」驾驶舱LIVING DASHBOARD

05 · 智询报告

多页组织一场汇报,
每页一块无限画板

一场汇报多页组织,每页一块无限延伸的画板:画元素、传文件,问答结果直接摆上台面。

结构 · 多页

多页组织一场汇报

一场汇报,一条脉络

  • 加页、排序、翻页,汇报结构自己排
  • 每页一个主题,从背景到结论层层推进

从「截图拼材料」到「一个链接讲清楚」

页面 · 画板

每页一块无限画板

画元素、传文件,随想随摆

  • 文本、图形、便签随手画,文件拖进来就是元素
  • 画板无限延伸:放大抠细节,缩小看全局

装得下一段论证,也装得下整个项目

内容 · AI 结果

问答结果直接上板

问出来的,摆成一场汇报

  • 问答、问数、本体语义问答的答案、图表一键摆上画板
  • 证据与结论同板呈现,讲的每个数都可回溯

汇报里的数字,当场能验证

页面栏 5 PAGES

封面

P1

业务背景

P2

数据分析

P3 · 当前页

结论建议

P4
+ 加页

加页 · 排序 · 翻页

无限画板 INFINITE CANVAS 第 3 / 5 页
Q3 呆滞库存复盘汇报:供应链部 · 2026-10
呆滞资金趋势
呆滞明细.xlsx拖进来的文件 · 已上传

结论:B03 仓呆滞主因订单取消,物料未退回供应商

★ 问答结果 · 已上板

问:B03 仓呆滞主因?

答:订单取消,物料未退回,详见右图与明细

来源 · ERP · 订单表

每页一块无限画板放大抠细节 · 缩小看全局 · 无限延伸
多页组织一场汇报 · 每页一块无限画板MULTI-PAGE INFINITE CANVAS

06 · 分析框架库

顶尖方法论,
固化成 AI 会执行的模板

把顶尖咨询公司、商学院的管理方法论内置成库,做成可被 AI 自动执行的问题解决模板——平台由此从数据查询工具,走向决策参谋平台。

框架库

管理方法论内置成库

杜邦 · AARRR · RFM …

  • 顶尖咨询公司、商学院的管理方法论收进库,按行业实例化
  • 每套框架的拆解逻辑和口径预先定义好

专业分析方法,不用自己从零搭

顾问式思考

像麦肯锡顾问那样思考

系统地诊断,不是零散地查

  • 框架就是可被 AI 自动执行的问题解决模板,按方法论逐步拆解、依次作答
  • 诊断业务、定位问题、给出结构化结论,不只是吐数字

从「数据查询工具」到「决策参谋平台」

协同

框架 × 本体协同

通用方法,本地数据

  • 问答时可手动选分析框架组织答案
  • 框架每一步沿您的关系网取数,不是教科书示例

麦肯锡的方法 + 您厂里的数据

分析框架库 IN SYSTEM
杜邦分析净利率×周转×杠杆已选
AARRR增长漏斗
RFM客户分层
SWOT态势分析
按行业实例化 · 拆解口径预定义

4P · 平衡计分卡 · 波士顿矩阵 …

大师拆解 · AI 自动执行 杜邦分析
这个季度 ROE 为什么降了?

外行一问,大师接手:拆成 3 步可执行模板,AI 逐步作答

1
净利率净利润 ÷ 营业收入
2
总资产周转率营业收入 ÷ 总资产
3
权益乘数总资产 ÷ 所有者权益

每一步沿本体关系网取数

结构化结论 · 不只吐数字

诊断:资产周转偏慢(0.8 次 / 年)

定位:存货占用同比 +34%

建议:清理 B03 呆滞 · 修订采购批量

问得外行 · 答得专家框架放在 SYSTEM 里 —— 相当于自带一位专业大师替您问对的问题
顶尖方法论 · 固化成 AI 会执行的模板ANALYSIS FRAMEWORK LIBRARY

07 · 智能进化中心

越用越懂您的业务:
经验会沉淀,错误会复盘

每一次问答都在攒本事:经验入库、复盘改进、技能沉淀——越用越聪明。

进化一 · 经验库

经验库自进化

答过的题,越答越快越准

  • 每次问答的分析经验自动沉淀入库,热更新生效
  • 相似问题先查经验库,少走弯路、响应更快

新员工用一天,也有老师傅的经验

进化二 · 复盘

复盘改进闭环

答案不好?点一下就改进

  • 答案不满意可点踩或主动复盘,AI 自动生成改进建议
  • 建议采纳后生效,同类问题下次答得更好

质量不是一次定型,是持续爬坡

进化三 · 技能

技能沉淀与进化

分析方法变成企业资产

  • 分析流程沉淀成可复用的技能资产,带版本管理
  • 技能可被问答和流程直接调用,经验不随人走

老师傅的方法,留在平台里传下去

复盘触发 · AI 归因 ROOT CAUSE
为什么华东仓的库存周转慢?
华东仓周转 45 天,主要因为……(依据不全)
答案不准确 · 触发 AI 复盘

AI 把「为什么不满意」拆开看,归因到三条进化线

数据源不全缺「供应商交期」表,交期影响算不进
补数据源
业务建模不全「车间 × 工单」关系缺失,追不下去
补建模
新技巧首次出现「先按物料分组再算周转」库里没有
沉淀经验
系统进化 · 下次答得更好 SELF-EVOLVING
补全数据源供应商交期表已挂载本体
✓ 数据更全
补全业务建模车间 — 工单 关系已连线
✓ 模型更准
沉淀为经验新技巧入库 · 技能资产 v1.2
✓ 响应更快

同类问题,下次直接答对 —— 越用越聪明

不满意不是坏事每一次点踩都是养分:AI 归因 → 对症进化 → 质量持续爬坡
经验沉淀 · 复盘改进 · 技能传承的闭环SELF-EVOLVING LOOP

这七大特色都长在同一个底座上——回看平台能力 →  ·  30 个真实问答眼见为实——去问数演示 →