RAG · 知识图谱 · 工作流编排 · 多租户 SaaS

让组织的知识资产,成为
可检索 · 可推理 · 可编排 · 可审计的智能生产力

把散落在 Word / PDF / Excel 里的业务知识,统一解析、向量化、图谱化,叠加角色化权限管控与专属提示词,以可嵌入问答窗口与 OpenAI 兼容 API 两种形态交付——问得到、答得准、口径齐、可管控。

2 套
SaaS 多租户 / 私有部署 同源切换
三轨
向量 RAG + 树检索 + 多维表格
0 代码
嵌入窗口 + OpenAI 兼容 API
净室
代码独立实现 · 规避 GPL 传染

组织知识管理的六道坎

通用大模型解决不了的,正是 HsKnowBase 要啃的硬骨头

🗂️

知识孤岛

制度、政策、业务手册散落在文件服务器、邮件、个人电脑,缺统一入口,查找成本高。

🌀

答非所问与幻觉

直接套通用大模型,缺与本单位知识精准对齐,回答不可控、易"一本正经地胡说"。

📢

口径不一

同一问题不同人、不同渠道回答不一致,影响权威性与公信力。

🔐

权限与合规

知识有密级与可见范围之分,通用工具难做到按角色控制检索范围 + 全程审计。

🛡️

数据安全顾虑

政企数据敏感,不接受数据出域到公有云大模型,要求私有化、可信、可审计。

🔌

集成困难

已有业务系统众多,缺乏标准化、低改造成本的接入方式。

核心能力

从数据接入到智能访问,一条龙覆盖企业数据中枢的全链路

📚

知识库管理

多格式文档上传、解析、分块、向量化;按业务建多库,删除级联清理向量与索引。

💬

智能问答 RAG

检索增强问答,只基于命中片段作答,引用溯源到原文文件 / 页 / 块,降幻觉。

🕸️

知识图谱

FalkorDB 驱动,自动抽取实体关系,可视化图谱浏览,辅助关联推理。

🌲

双轨检索

向量 RAG(通用、便宜)+ 树检索(PageIndex 式,长文档 / 法规 / 合同精度高)按库二选一。

🧩

工作流编排

可视化拖拽编排,支持人在回路确认(HITL)、单节点调试,打包为智能体技能。

📊

自助多维表格

不懂技术也能点几下自建数据表,工作流直接读写,Text-to-SQL 精确查询。

🎭

角色应用绑库

每个角色勾选可见知识库 + 专属提示词,精确控制检索范围,口径统一。

🔗

嵌入与 API

零代码嵌入窗口挂到任意网页;OpenAI 兼容 API,改 base_url + key 即接入。

分层技术架构

各层职责单一、可独立演进、可分别替换;SaaS 与私有化同一套代码,配置开关切换形态

接入层ACCESS
管理后台(Vue3 SPA) · 可嵌入问答窗口 · OpenAI 兼容 API
↑ ↓
应用与编排层ORCHESTRATION
角色应用(范围控制 + 提示词) · 工作流引擎(LangGraph) · 智能体 / 工具(Agent + MCP) · 人在回路确认(HITL)
↑ ↓
智能层INTELLIGENCE
双轨检索:向量语义检索(RAG)+ 知识图谱推理(KG) · Text-to-SQL 结构化问答 · 可配置模型抽象层(LLM / Embedding 多供应商可切换)
↑ ↓
数据与治理层GOVERNANCE
多租户隔离 · 文档 / 分块 / 向量 · 知识图谱 · 多维表格 · 计量计费 · 审计日志 · 凭证加密
↑ ↓
基础设施层INFRASTRUCTURE
PostgreSQL 17 + pgvector · Redis · FalkorDB · Celery 异步任务 · Docker 容器化一键部署

和同类产品比什么

对标主流开源知识库 / 智能体平台——同类卖的是「引擎」,HsKnowBase 卖的是「能直接运营收费的平台 + 引擎」

对比维度 同类开源知识库 / 智能体平台 HsKnowBase
产品定位知识库引擎(企业自装自用)
多租户运营基本没有 / 需自己改造
范围精准控制知识库混查,易答非所问
自助多维表格只能连外部已有数据库(要自己建表填连接串)
检索方式多数仅向量 RAG
三轨知识存储统一调用仅向量 RAG,或三者割裂
知识图谱部分支持
交付形态单一形态
合规授权多为 GPL(私有分发会传染开源)
集成方式各家不一

独有:三轨知识存储 × 工作流 / 智能体统一调用

同类开源 / 市售产品大多只有「向量 RAG」一种存储;HsKnowBase 把企业数据按形态分三轨存好,再让工作流和智能体跨三轨统一读写——这是它们给不了的最大差异

🧬

① 向量 RAG 库

长文本分块向量化、语义相似检索。通用、查询便宜,适合产品资料、制度手册等大多数文档问答。

🌲

② 树检索库

长结构化文档建成树状目录索引,LLM 在树上推理定位章节。法规 / 合同 / 财报 / 技术手册精度更高——多数同类产品没有

📊

③ 多维表格库

不懂技术也能点几下自建数据表、结构化录入。报价 / 工单 / 库存走 Text-to-SQL 精确筛选统计——开源知识库只能连外部数据库

🧩 + 🤖

工作流 + 智能体,把三轨当积木统一编排

真正的差异不止「多了两种存储」,而是工作流引擎和智能体能把这三种知识存储当积木统一调用:一次问答里既能向量召回产品介绍、又能在合同树上定位条款、还能查多维表格里的实时报价;不止能「读」,高风险写操作还能对话式更新入库(带人在回路确认 HITL)。同类产品要么只有向量一种,要么三者割裂、无法在一条流程里协同——这正是 HsKnowBase 从「知识库」升级为「企业数据问答大脑」的关键。

典型应用场景

从内部提效到对外集成,再到私有交付

1

销售随时查报价

建材公司销售在客户现场,打开内网"销售助手"嵌入窗口直接提问,助手只在 [产品库, 报价库, 需求库] 范围内作答,不会把内部售后工单抖出来。

2

售后客服标准应答

家电售后在工单系统集成的对话框(OpenAI 兼容 API 接入"售后助手")输入故障现象,在 [产品说明库, 使用手册库] 范围内给出标准排查步骤,口径与官方手册一致。

3

企业主三步开通

二十人小公司老板注册后建三个库、拖进十几个 Word/PDF/Excel、配两个角色应用,把嵌入代码发给员工——当天就用上了,没碰一行代码、没装一台服务器。

4

外部系统集成

有自研 CRM 的公司,开发用现成 OpenAI SDK 改 base_url 和 key,把"销售助手"接进 CRM 聊天侧栏,销售在 CRM 里直接问知识库。

5

政企私有部署

数据敏感、拒绝上公有云的中型单位,以同一套代码的私有部署形态装到内网,企业自填模型 Key、数据不出域、全程审计。

6

长文档精准问答

法规 / 合同 / 财报 / 技术手册等长结构化文档建成树状目录索引,LLM 在树上推理定位章节,比向量检索精度更高。

三种交付形态

同一套代码,按需选择交付方式

🏢

单企业自用

装到企业自己服务器,私有化部署、数据不出域,企业自填模型 Key 自用,授权制 + 年维保。

🚀

SaaS 运营

开放注册、多租户隔离、套餐计费、资源点计量、渠道分销,自营一套知识库 SaaS 平台收费运营。

📦

完整源码

完整源代码、不限授权、自由二次开发、可贴牌定制改 LOGO / 主题色。

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