2026年8月13日
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Paradigm Shift
AI时代，知识库正在发生范式跃迁
从「服务人」到「服务人与AI」
传统知识库
服务人 · 文档驱动 · 人工维护
服务对象
人类用户，依赖阅读理解和人工判断
知识载体
以文档为主，依赖目录树和标签
获取手段
搜索浏览为主，查全率查准率受限
加工方式
高度依赖人工，成本高效率低
AI 知识库
服务人+AI · 结构化资产 · AI 驱动
服务对象
扩展为"人+AI"，满足人类可读和机器可推理双重需求
知识载体
语义切片、向量索引、知识图谱、标准QA对等结构化资产
获取手段
混合检索、RAG生成式问答、Agent工具调用，"问什么答什么"
加工方式
AI自动化，文档解析、语义切片、向量化全流程自动完成
AI 时代的知识库应该具备哪些能力？
多源统一接入
支持文件、数据库、API、爬虫等多种数据源统一采集
AI原生加工
语义切片、向量化索引、知识图谱、QA对自动生成
精准可靠检索
混合检索与RAG技术，准确可追溯可引用，杜绝幻觉
全场景智能应用
问答、Agent编排、深度研究、知识助手、工具调用
标准化开放集成
REST API、MCP协议等标准化接口，嵌入CRM/OA/ERP
持续运营度量
全维度运营看板，支撑全生命周期管理
Platform Overview
知翼 — 大模型知识工程平台
AI时代大模型知识工程底座
AI 知识中台系统架构图 · 五层能力模型
以智能工厂的理念，将知识工程拆解为五大车间，每个车间由AI机器人自动完成专业化作业
自动化知识加工流水线
多源异构数据接入，经流水线自动转化为语义切片、向量索引、知识图谱、标准QA对等结构化资产，支持PDF、Word、网页、数据库等20+格式自动解析
五步框架构建AI知识生态
以"接入→加工→应用→分发→运营"五步模型为核心，覆盖知识从采集、治理、建模到消费、度量的完整生命周期，避免"建设即结束"
企业级可靠架构
通过RAG检索增强生成、Agent编排、MCP协议等技术，确保回答准确可靠可追溯可审计。支持私有化部署与权限分级管控
五步框架，构建 AI 知识生态闭环
接入 → 加工 → 应用 → 分发 → 运营，覆盖知识全生命周期
1
接入
多源数据统一采集
2
加工
AI 智能切片与向量化
3
应用
RAG 问答与 Agent
4
分发
API/MCP 开放集成
5
运营
全维度度量与优化
Core Capabilities
五大核心能力层，构建完整知识工程体系
数据接入层 · 加工管理层 · 智能应用层 · 消费分发层 · 运营管理层
1数据接入层
→
2加工管理层
→
3智能应用层
→
4消费分发层
→
5运营管理层
01
数据接入层
多源异构 统一采集
知识生产的入口，支持文件上传、数据库直连、REST API对接和网页爬虫四种接入方式，将分散在OA、网盘、ERP、业务系统中的异构数据统一纳入知识生产链路
全格式文件上传
PDF、DOCX、TXT、Markdown、HTML、图片、音频、视频，兼容扫描件OCR
数据库直连与API对接
从ERP、CRM、OA等业务系统定时抽取结构化数据
灵活同步调度
小时级到天级调度配置，失败重试策略，同步日志监控
对接自动加工流水线
数据接入后自动进入加工流水线，全流程无需人工干预
02
加工管理层
智能加工 知识治理
知识加工全自动流水线 · 七步可视化链路
1
文件解析
2
清洗
3
图片提取
4
安全检查
5
语义切片
6
向量化索引
7
派生加工
知识加工全自动流水线
七步可视化链路（文件解析、清洗、图片提取、安全检查、语义切片、向量化索引、派生加工），阶段启停与工程韧性，全自动无人作业
三层知识空间存储管理
个人·共享·部门三层知识空间，权限管控与审核治理，多级审批、版本追踪、收藏管理
知识衍生血缘联动
一次入库多重派生，自动生成摘要、QA、图谱等八类知识资产，血缘关联双向追溯，版本冲突智能处理
03
智能应用层
场景驱动 智能应用
企业级可信 RAG 问答（核心能力）
两种模式
单库问答 / 跨库问答
双检索 · 双召回
向量检索 + 混合检索 / 召回切片 + 召回文档深度阅读
三大测试工具
问答测试 / 召回测试 / 跑批测试
四大 AI 应用模块
AI知识助手
对话/工具/技能Agent三种模式，30+工具场景
AI工具库
Skill单工具和Pipeline多步骤流水线，40+AI创作工具
AI Agent创作
交互式智能创作代理，创作PPT、思维导图、项目报告等
Deep Research
多步推理、多源综合，行业研究、竞品分析
04
消费分发层
开放连接 灵活集成
将知识能力以标准化方式开放给外部系统和AI客户端，应用级Token鉴权和细粒度权限管控
REST API集成
知识检索、文档查询、QA查询、管理服务等完整接口
MCP协议调用
兼容MCP的AI客户端直接调用，7个标准工具
Webhook推送
知识变更主动推送，多端实时同步
统一鉴权管控
内部系统与第三方应用共用同一套权限、统计和反馈模型
05
运营管理层
全局管控 持续优化
覆盖知识资产、加工效率、消费调用和质量效果的四维度量体系，可视化看板追踪，从"建设即结束"到"持续运营优化"
100万+
知识资产规模
10x
加工效率
500万+
消费调用
95%
质量效果反馈
Technical Advantages
产品特色与技术优势
覆盖知识加工、智能问答与企业级架构的完整能力体系
可治理、可追溯、可持续的知识工程平台
从多源接入、自动化加工到知识资产沉淀，全程血缘可追溯、版本可管理，支撑知识可持续运营与复用。
多源知识接入
统一采集文件、数据库、API、爬虫等异构数据
自动化知识加工
语义切片、向量化、图谱、QA对全自动生成
高质量知识资产
摘要、标签、问答、图谱等多类资产沉淀
可信知识消费
混合检索与RAG，回答可追溯可审计
搜的准、答的稳的可信智能问答
向量检索与关键词召回双路并行，经去重、重排、阈值分层后给出带引用的可信回答，兼顾准确性与可解释性。
双路混合召回
向量检索与BM25关键词召回双路并行
去重融合
多路结果自动去重，答案完整稳定
重排与阈值
模型重排与阈值分层过滤低置信结果
带引用回答
答案引用可定位原文切片，准确可信
企业级架构
以开放集成、模型解耦、数据隔离与弹性扩展构建企业级底座，安全可控、平滑适配多种部署环境。
开放集成
REST/SSE/Open API/MCP 多通道开放
模型解耦
统一模型网关，本地/客户/云API可替换
数据与权限隔离
部署实例、Realm租户双层隔离
弹性扩展
无状态后端，多实例水平扩展
部署适配
容器化交付，支持本地/S3/GPU编排
安全与可运维
安全过滤、敏感治理、日志审计
Implementation Path
六步闭环，平稳落地AI知识工程
POC验证→需求确认→系统部署→对接开发→试点运行→全面推广
阶段一 · 前期验证与规划
· 2 步
阶段二 · 系统建设与集成
· 2 步
阶段三 · 业务落地与推广
· 2 步
Step 01
POC验证
选取典型场景搭建小规模知识库，验证RAG问答效果
01
Step 01
POC验证
选取典型场景搭建小规模知识库，验证RAG问答效果
Step 02
需求确认
调研业务痛点，明确知识覆盖范围、权限体系与集成需求
02
Step 02
需求确认
调研业务痛点，明确知识覆盖范围、权限体系与集成需求
Step 03
系统部署
基础设施与核心组件部署，配置异步流水线与向量索引
03
Step 03
系统部署
基础设施与核心组件部署，配置异步流水线与向量索引
Step 04
对接开发
通过REST API或MCP协议将知识能力嵌入OA、ERP等业务系统
04
Step 04
对接开发
通过REST API或MCP协议将知识能力嵌入OA、ERP等业务系统
Step 05
试点运行
核心部门试点，建立运营监控与检索调优流程
05
Step 05
试点运行
核心部门试点，建立运营监控与检索调优流程
Step 06
全面推广
制定企业级知识管理制度，扩展至全公司范围
06
Step 06
全面推广
制定企业级知识管理制度，扩展至全公司范围
闭环迭代，持续优化
建设 → 运营 → 优化 → 再建设
Why Choose Us
为什么选择KMPRO WINGS
20年知识管理软件积累
深蓝海域在知识管理软件领域有近20年经验，覆盖知识全生命周期
金融级、生产级工程韧性
分布式乐观锁、超时重试与故障恢复，大规模文档处理稳定可靠
AI原生双主体架构
从底层为"人+AI"双主体设计，面向大模型时代重新定义
开放生态连接力
REST API、MCP协议、Webhook三种标准化接口
