技术能力
六大知识图谱核心技术
工业本体建模
基于OWL/RDF的工业领域本体构建，涵盖设备/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
NLP驱动命名实体识别（NER）+ 关系抽取（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），影响范围与故障根因双向溯源，将分析时间从数小时压缩至分钟级。
GraphRAG工业问答
大语言模型（LLM）+ 知识图谱检索增强（GraphRAG），工程师自然语言提问即可获得精准、可溯源的专业答案，系统将LLM召回率提升40%+并杜绝幻觉。
持续知识更新
主动学习机制自动感知新产生的知识（新工艺、新故障模式、新标准），无缝融入图谱并推送变更通知至相关业务系统，保持知识鲜活性。
开放系统集成
提供RESTful API与GraphQL接口，与MES、ERP、PLM、PACS等系统深度集成，知识图谱成为企业信息系统的公共知识服务层。
GraphRAG + LLM
将大模型的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解析工程师自然语言提问，识别实体与意图
图谱检索
结合语义向量+图结构，精准召回相关知识子图
推理生成
GNN多跳推理 + LLM生成，组合知识形成答案
溯源标注
答案中每条事实标注来源节点，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。
工业知识图谱示意
多跳因果推理：参数→故障→质量 全链路溯源
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，让设计知识在企业内部高效流转。
图纸OCR解析
支持PDF/TIFF/DXF/DWG及纸质扫描件，自动识别尺寸标注、公差、技术要求，关键信息识别准确率99%+。
几何特征识别
自动识别孔、槽、曲面等加工特征，输出结构化特征数据，支持后续工艺规划自动化。
工艺知识图谱
设计意图→工艺知识语义化，建立零件-工序-设备-材料关联图谱，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，推荐历史相似零件，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
知识图谱赋能工业场景
故障根因溯源
基于知识图谱的多跳推理，快速定位故障根本原因，缩短MTTR（平均修复时间）。
操作规程智能推荐
根据当前设备状态与工况，自动推荐匹配的操作规程，降低人为操作失误风险。
专家知识传承
将老专家的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问题。