解决企业数据使用中的核心问题
01
数据分散
数据分布在不同业务系统和文件中，缺乏统一入口与可见性。
02
难以理解
数据口径、来源和权限不清晰，业务人员难以放心使用。
03
AI 难用对
原始数据缺少治理、业务语义和知识关联，通用 AI 难以理解企业差异并使用正确的数据。
核心能力
通过可组合能力适配不同规模、行业和部署环境。
多源数据接入
通过连接器、文件上传和 API 接入数据库、业务系统及非结构化数据。
- 连接器
- 增量同步
统一数据目录
统一展示数据资产、知识资产、业务含义、负责人和使用状态。
- 目录
- 标签
质量与血缘
识别数据来源、加工过程和质量状态，提升数据使用可信度。
- 质量规则
- 血缘
知识构建
完成文档解析、切片、索引、向量化和知识更新。
- 解析
- 向量化
统一检索
提供关键词、语义与多模态检索，并执行数据权限过滤。
- 语义搜索
- 权限
数据服务
通过 API 和 Agent 工具，将治理后的数据能力开放给业务应用。
- API
- Agent Tool
平台能力分层
- 数据源系统、数据库与文件
- 接入层连接、同步与解析
- 治理层目录、质量、权限与血缘
- 知识层索引、向量与知识服务
- 应用层搜索、问答、分析与 Agent
集成方式
- 通过数据库连接器、文件、对象存储或受控 API 接入数据；具体连接范围以技术评估为准。
- 可与企业身份、权限和日志体系衔接，保留原有组织与访问边界。
安全与部署
- 支持根据数据敏感等级、网络边界和运维条件评估私有化、专有环境或受控云环境。
- 权限过滤、操作日志、密钥和数据存储策略需要在 PoC 前共同确认并纳入验收。
可核验证据与限制
以下内容是实施时可检查的验收依据和明确边界，不代表未经验证的效果承诺。
验收证据
- 以可查询的数据目录、来源血缘、质量状态和权限检查结果作为平台验收证据。
- 通过选定数据源的接入完整性、更新及时性和授权访问测试验证实施结果。
能力限制
- 连接器、同步频率和可处理格式取决于现有系统接口、网络和数据授权条件。
- 平台不会替代企业对数据标准、责任和合规边界的业务决策。
常见问题
- 多模态数据平台应从哪里开始建设？
- 通常从高价值场景的数据源、用户和权限范围开始，验证连接、治理、检索与服务闭环后再扩展。
- 平台能自动解决所有数据质量问题吗？
- 不能。平台可以发现、记录并协助处理质量问题，但业务口径、责任人和整改机制仍需企业共同建立。