文章总结： KGAG2.0是一款知识检索增强生成平台，解决了传统RAG技术在处理复杂知识时的局限性，提供从简单事实查询到复杂问题解决的全栈解决方案。平台具有极速构建能力，1分钟内完成文档解析，并提供定制化索引构建策略，根据文档类型智能推荐最优构建方式。通过知识隔离、层级划分和来源权重配置构建知识体系，实现深度关联推理与精准可信回答。已在金融、国防、医疗等多个行业场景中得到应用验证，推动从信息检索向认知智能的决策新范式转变。
综合评分： 88
文章分类： 产品介绍,AI安全,解决方案,数据安全,应用安全
KGAG2.0重磅发布！深度检索赋能全场景智能决策
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渊亭科技
渊亭科技
在海量、多源、复杂的知识网络中，用户需要的检索不再是简单的关键词匹配，而是需要深度、关联、可溯源的智能问答与推理分析，以实现高效的辅助决策。同时，专业场景也对知识应用提出了更高要求：例如，国防科研领域不仅要“查到”，更要“溯源”技术脉络；金融银行业必须进行“零容忍”的精准合规审查；政务服务领域则要求“主动且精准”地匹配惠企政策。
大模型基础的问答能力已经无法满足上述对精准度和深度的高要求，目前业界普遍采用RAG（检索增强生成）技术作为通用解决方案。然而，面对多源、大体量的复杂知识时，通用RAG方案常面临“检索不精准、关联能力弱、无法深度推理、知识片面化”的问题。
此前，KGAG1.0通过构建生成增强引擎和可视化工程平台，已经为大模型提供了知识检索增强的能力。
为应对“深度关联推理”与“精准可信回答”挑战，KGAG 2.0应运而生——
针对从“简单查事实”到“复杂解难题”的差异化需求，平台能够根据数据的规模与复杂度，以及查询需求，由浅入深地为用户提供从事实信息问答到体系化知识工程的全栈解决方案。
对于文档中明确记录的事实性信息（如具体法规条文、参数指标），效率和准确性是第一诉求。
对此，KGAG 2.0 提供了极速构建通道：用户上传相关文件后，系统可在 1 分钟内自动完成解析，并生成基于上传文档的专属问答应用，实现“开箱即用”。
场景示例：快速了解法规中关于“经济兼职”的相关规定。
极速构建
平台基于高效的语义检索能力，实现了对文档内“显性知识”的精准定位与回答。这种高准确率的问答体验，结合类似通用搜索引擎的低门槛操作，让用户能够迅速上手，快速验证智能问答的实际价值。
在情报分析、合规审查、智能运维等专业场景中，信息的价值往往隐藏在非直接表述的逻辑链条中。例如，要推导“某型无人机的最大牵引速度”，可能需要关联“特定公司”、“全电动技术参数”与“具体型号”等多处分散信息。
实现这一目标的关键，在于对文档结构的精准解析与索引构建。
对此，KGAG 2.0 提供“因材施教”的索引重构策略。用户在上传文档并选择类型标签（如目录章节类、条款规约类等），系统即可智能推荐最优的构建方式，自动生成定制化索引，为精准问答奠定基础。例如：
● 书籍/教材类文档：可选用“目录章节类”标签，系统会识别章节层级特征构建索引，便于用户追踪技术演进脉络或事件发展时间线。
● 政策/法规类文档：可选用“条款规约类”标签，系统则聚焦条款间的引用与制约关系，助力厘清复杂的权责边界与风险传导链条。
只有将文档按其知识特征正确解析，模型才能更有效地识别信息之间的隐性关联，从而支撑深层次的问答与推理。
不同索引模式对比
面对企业级、科研级的大规模数据，传统方式召回的信息往往零散且杂乱。在这种高噪环境下，大模型难以区分有效信息与干扰项，导致生成结果失真，无法真正解决用户需求。
KGAG2.0平台通过以下方式构建知识体系：
知识隔离>>
通过对不同领域的知识进行分类，消除跨领域的无关信息干扰。（例如，避免在检索“发动机空中故障”的相关信息时，错误地召回“航电屏幕闪烁”这类无关的干扰数据。）
层级划分>>
知识间存在层级从属。平台通过对知识进行层级划分（例如“理论 → 设计规范 → 状态数据 → 故障模式 → 维修措施”），并在构建索引时记录路径。检索时，系统会优先返回更高层级的核心文献，确保答案有主次、有逻辑，再逐层补充细节，形成完整的知识链。
来源权重配置>>
针对私域知识来源多样、可能存在表述冲突的问题，平台提供来源权重配置，用户可为不同来源设定优先级（如内部权威数据 > 行业标准 > 公开论文）。检索时，系统依据权重自动筛选高置信度的证据，确保输出结果与用户期望一致。
知识体系
平台提供了可视化的“知识体系”管理模块，打造多类、多层、多级和多标签的管理机制，允许用户自定义知识的结构、关联与优先级，能够把原本零散、噪声众多的私域数据，转化为层次分明、权威可靠、因果清晰的体系化知识工程。最终呈现给用户的不是一个杂乱无章的列表，而是一个结构清晰、重点突出、有因果逻辑的答案，实现复杂知识工程的检索推理。
知识体系对比
当技术层面已经解决了“答得准”和“答得深”的问题，如何“问得好”同样关键。当检测到用户提问意图模糊或缺失关键约束时（例如“无人作战的挑战”），KGAG2.0系统会智能研判并主动发起多轮对话，进行意图澄清，追问：“您是关心哪一类挑战，哪些方向的挑战”？
问答澄清
平台结合已构建的知识网络，智能分析用户意图，从源头上精准把握用户真实需求，极大减少了因问题歧义导致的误检和错答。
本次2.0版本，KGAG在底层能力也做了提升：
支持从数据库、API接口、外部知识图谱等多种来源接入数据，通过知识融合智能引擎（Utenet-KFusion-Engine）在统一语义框架下进行对齐与融合，实现跨源实体消歧、关系对齐与本体映射，构建统一、高鲁棒性知识基座。
通过领域微调抽取模型与特征智构引擎（Utenet-IKF-Engine），打造高精度、结构化的知识特征型索引。
在此基础上，平台依托智能检索引擎（Utenet-SKF-Engine）深度融合知识语义特性，能够动态适配UniSearch、DeepSearch、DeepResearch等多层级复合检索模式。
这种机制实现了检索意图的自适应与粒度的灵活调整，在确保过程可追溯的同时，达成精准的知识召回与语义融合，全面支撑跨领域复杂问题的高效求解。
平台为国防、金融、医疗等领域预训练了专用的抽取与微调模型，针对条款规约、目录章节等不同类型文档，精准识别和抽取出关键实体与关系（如人物、机构、装备、技术术语），并自动构建关系图谱，从根本上提升了索引质量。
KGAG经过两年的行业落地实践，持续打磨，在应用场景、体系化工程、索引构建模式、问答澄清等方面均完成升级，旨在为企业与机构提供一个能够深度解析、精准推理、体系化思考的智能平台，解决多源异构数据下“构图不准、关联不强、洞察不深”的核心痛点。
KGAG2.0的核心能力已在实际应用中得到充分验证。在第五届厦门国际银行“数创金融杯”大模型应用挑战赛中，KGAG凭借创新性的技术算法方案脱颖而出，荣获赛事金奖。其赛场表现充分证明了其在处理复杂法规条文、进行精准匹配与穿透式审查方面的能力。
目前，KGAG已为某金融机构构建智能合规平台，自动化审查全行合同文本，将合规人员从海量繁琐工作中解放；助力某院校打造智慧助学平台，提供精准、个性化的学业规划与课程辅助；赋能某企业打造智能运维平台，实现智能故障识别、解决方案推荐、风险预警。
无论是金融合规的“精准”、科研创新的“深度”，还是智能运维的“可靠”，KGAG 均能提供可复用的知识推理引擎，推动各行各业从“信息检索”迈向“认知智能”的决策新范式。
从1.0到2.0，我们不变的初心是“信赖”；我们实现的跨越是“深度”与“精准”。
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