案例简报 · Case Brief · 多模态数据治理与向量湖平台
集团知识图谱与 ChatBI
知识图谱驱动业务人员自然语言问数。
行业: 通用场景: 知识与问答规模: 大型/集团级出具日期: 2026-06-27
一、项目概览
- 客户类型
- 头部 跨行业企业客户
- 项目周期
- 10–16 周
- 技术栈
- 知识库 / RAG · ChatBI / NL2SQL · 图神经网络
- 上线方式
- 混合云部署
二、业务背景与痛点
客户为通用领域的大型/集团级客户,核心痛点集中在「知识与问答」环节:传统人工或单点工具难以满足规模化与一致性要求,导致响应时长、运营成本与合规风险居高不下。本项目针对该环节展开端到端 AI 升级。
三、解决方案
Global AI DAO 以「多模态数据治理与向量湖平台」为主载体,整合以下能力栈构建一体化方案:
- 知识库 / RAG —— 围绕业务关键路径,在数据接入、推理与人机协作三层落地。
- ChatBI / NL2SQL —— 围绕业务关键路径,在数据接入、推理与人机协作三层落地。
- 图神经网络 —— 围绕业务关键路径,在数据接入、推理与人机协作三层落地。
- 上线方式:混合云部署,兼顾数据合规、性能 SLA 与运维可控性。
四、量化成效(前后对比)
原始指标记录: 业务问数准确率 90%+。
五、规格参数与适用范围
| 治理能力 | 清洗 / 标注 / 向量化 / 知识图谱 |
| 多模态 | 文本 / 图像 / 视频 / 音频 |
| 实时接入 | Kafka / CDC / API |
| P95 检索 | < 80ms(亿级向量) |
