本体建模，对齐业务语义
以本体梳理设备、客户、合同等核心概念及其关系，消除跨系统术语歧义；知识发布前经审核，版本可回退。
AtlasBot
面向 AI Agent 的企业级知识工程平台
面向知识管理、数据治理、IT 与合规团队。
以本体建模为核心，将分散于 ERP、CRM、生产系统及文档库中的资料，整合为 AI Agent 可理解、可引用、可追溯的企业知识图谱；关键操作保留人工确认与全程留痕；仅提供私有化部署，数据驻留企业内网。
Core Value
将企业知识转化为 AI Agent 可信赖的业务能力
企业接入大模型后，常见瓶颈并非模型能力，而是知识分散、结论难以溯源——业务团队难以将 AI 输出直接用于决策。AtlasBot 以本体建模为核心：先统一各业务系统的概念与关系，再使 AI Agent 在回答中附带可核对的引用来源；涉及工单创建、状态变更等操作时，须经权限校验与人工确认。平台采用私有化部署，推理与数据均驻留于企业自有基础设施。
接入数据与文档
本体建模
加工与人工审核
GraphRAG 问答
AI Agent 受控办事
- 回答可溯源：GraphRAG 综合文档、知识关联与业务规则生成答案，并标注引用段落或依据，便于审计核对。
- 办事受控：现有业务接口统一纳入治理；删改、审批等高风险操作须人工确认，全过程可回放。
- 私有化交付：提供标准部署方案，兼容通义、DeepSeek、智谱等主流模型与国产软硬件，首条业务线通常 4–6 周上线。
AtlasBot Preview
GraphRAG · 带引用回答
输出结论的同时标注文档段落或规则依据，便于业务侧核实与审计追溯。
AI Agent · 办事审批
Agent 发起业务操作前进行风险分级，须人工确认的操作不自动执行。
User Value
三项能力，支撑 AI Agent 从试点走向生产
AtlasBot 以本体建模为语义底座、以 AI Agent 为执行入口，构建「语义统一、过程可控、持续演进」的知识工程体系，满足业务落地与治理合规的双重诉求。
回答附带可核对依据
AI 回复关联文档段落或规则条文，审核记录与版本信息纳入台账，合规审计有据可依。
效果可度量、能力可迭代
基于业务反馈持续优化问答与办事效果；建模与系统对接环节配备智能辅助，缩短交付周期。
Capabilities
以本体建模为核心，支撑 AI Agent 全链路能力
覆盖数据接入、GraphRAG 问答、AI Agent 办事审批至效果复盘——22+ 功能模块一体化部署，模型供应商可替换，能力可长期复用。
以本体建模为核心的语义层
采用「基础—行业—应用」三层本体描述企业对象；Ontology Studio 建模工作台支持版本管理与变更影响分析，智能辅助可生成首版草案供专家审校。
多源数据与文档接入
数据库、数据仓库、文档系统、业务接口与国产业务系统均可对接，支持增量同步与权限来源追溯。
GraphRAG 融合检索
融合文档检索、知识图谱关联与业务规则，输出附带引用来源的回答，支撑 AI Agent 日常问答与推理场景。
文档理解与混合检索
自动识别版式与表格结构，完成切分、索引与混合检索；权限与审计能力内置，无需额外搭建文档子系统。
业务与合规规则引擎
质量、风险、合规与权限类规则集中管理，支持条件判断与决策表，约束 AI 回答与办事行为。
AI Agent 工具治理
将现有业务接口登记为 AI Agent 可调用的工具；按风险分级执行，查询类可自动处理，删改与审批类须人工确认，全程可回放。
知识审核与发布
机器抽取内容进入审核队列：低风险可自动放行并抽查，敏感内容须人工审阅，发布后保留版本以支持回滚。
效果评测与持续优化
定期评估问答准确率、办事成功率与权限拦截情况；用户反馈驱动知识、规则与索引迭代，升级前执行回归检查。
Getting Started
四步完成企业知识向 AI Agent 能力转化
步骤一：接入数据源
对接企业数据库、文档库与业务系统，自动识别表结构、字段与文档类型，支持增量同步，部署即可启用。
步骤二：本体建模与映射
在 Ontology Studio 中定义业务对象与关系，将各系统字段、文档段落映射为 AI Agent 可一致理解的语义表达。
步骤三：加工知识并审核
自动抽取实体、关系和依据材料，经人工或规则审核后发布，保留版本，出问题可回退。
步骤四：AI Agent 问答与办事
开放 GraphRAG 智能问答与受控办事能力；AI Agent 每次调用经权限校验，操作台账完整，支持复盘与审计。
Use Cases
典型行业场景
预置制造、金融、政务等行业方案，首条业务线通常 4–8 周可试点上线，再逐步扩展。
制造与工业：设备 AI Agent
联通研发、生产、设备等系统数据，支撑 AI Agent 开展故障诊断、维修工单辅助创建与产线可用率分析。
- 设备与物料关系可视化呈现
- AI Agent 辅助创建工单，关键步骤须人工确认
- 可与 SheetBot 经营报表联动复盘
价值：将专家经验沉淀为可检索知识资产，标准化故障处理流程。
金融与合规：监管与尽调问答
联通核心系统、风控规则与合规文档，支撑监管问询、尽职调查与风险报告，每条结论可核对来源。
- 回答附带制度条文或文档出处
- 涉及数据变更的请求须经审批
- 多级权限与脱敏策略内置
价值：合规场景可放心采用 AI 辅助，结论具备完整证据链。
政务 / 能源 / 央国企：内网知识服务
完全离线部署于客户内网，适配国产操作系统与算力；政策文件与业务知识统一入库，支撑办事咨询与安全合规。
- 数据不出企业网络边界
- 配合等保、密评与审计导出
- 对接企业统一身份与单点登录
价值：满足监管行业对数据主权与安全合规的前置要求，稳妥引入 AI 能力。
FAQ
常见问题
AtlasBot 是什么？
AtlasBot 是比特意图推出的企业级知识工程与 AI Agent 联动平台，以本体建模为核心，将分散于各业务系统与文档库中的资料整合为统一、可检索的企业知识图谱，提供 GraphRAG 带引用说明的智能问答，以及在权限与审批控制下由 AI Agent 执行的业务操作。系统仅提供私有化部署，不提供公有云在线版。
AtlasBot 是否提供公有云 SaaS？
不提供。所有模型推理、文档解析、知识检索与业务调用都运行在企业自有的服务器集群与内网中，满足金融、政企、能源等行业对数据主权与合规的要求。
AtlasBot 会替代企业现有的 ERP / CRM 吗？
不会。ERP、CRM 等仍为业务操作的正式系统；AtlasBot 在其之上构建知识视图，按需读取与同步，并将相关接口纳入 AI Agent 办事的审批与审计体系，不替代原系统。
AtlasBot 支持哪些大模型？
兼容通义、DeepSeek、智谱、文心等主流私有化模型及企业自研模型，可按场景选用不同模型，不绑定单一供应商。
AtlasBot 适合哪些行业？
预置制造、金融、政务、能源、医疗、法律等行业方案，涵盖设备运维、合规问答、政策查询、合同审查等场景，适用于知识体量大、流程复杂、对证据链与权限管控要求较高的中大型组织。
为何 AI 落地后，业务团队仍难以将其用于决策？
根因通常是知识分散、跨系统语义不一致，导致 AI 输出缺乏可核对依据。AtlasBot 以本体建模统一语义层，使 AI Agent 每条结论可关联至具体文档或制度条文，满足业务决策与合规审计对证据链的要求。
AtlasBot 实施周期大概多久？
标准版单一业务线试点通常 4–6 周可上线；多业务线企业版约 8–16 周。建议配备知识建模、数据治理与系统对接各 1 人左右，比特意图可提供架构评审或驻场支持。
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