业务对象
企业里有什么？
客户、合同、项目、产品、员工、设备等真实业务实体。
企业知识基础设施
让企业知识从分散存储，走向 可理解、可计算、可行动
尚云企业知识底座以企业本体统一业务对象、关系、指标与规则，连接文档和结构化数据，为岗位智能体提供可追溯、可治理、可持续演化的企业知识。
WHY ONTOLOGY
本体，是企业 AI 的 业务说明书
本体不是一份术语表，也不只是把数据画成图。它明确企业里有哪些业务对象、对象之间是什么关系、哪些规则必须遵守，以及 AI 在什么条件下可以采取什么动作。
一句话理解
没有本体，AI 主要依靠相似文本猜业务；有了本体，AI 才能按照企业定义理解对象、关系、规则与权限。
企业本体需要回答四个核心问题
对象关系
它们如何关联？
客户签署合同、合同对应项目、项目产生应收等业务关系。
指标与规则
什么条件必须成立？
指标口径、生效条件、审批边界、风险规则和证据要求。
业务动作
AI 可以做什么？
查询、判断、提醒、生成任务，以及必须交由人工确认的动作。
A BUSINESS EXAMPLE
“这个客户为什么回款风险上升？”
答案通常不在某一份文档里，而分散在多个业务对象、系统状态和管理规则之间。
客户合同项目验收开票应收回款
没有本体
只能分别搜索合同、制度或回款资料。
本体连接
识别同一客户及其合同、项目、应收和规则。
智能体行动
给出风险原因、证据来源和下一步责任人。
END-TO-END WORKFLOW
从数据进入，到智能体交付结果
知识底座不是孤立的图谱系统，而是一条连接企业数据、业务语义、岗位智能体和最终交付物的完整链路。
01
数据接入
连接业务系统、数据库、文档和外部公开信息。
02
数据治理
处理格式、字段、质量、权限与来源问题。
03
本体建模
定义业务对象、属性、关系、指标和规则。
04
图谱记忆
连接业务关系，记录状态变化与知识生命周期。
05
智能体编排
按岗位任务调用知识、规则、模型与工具。
06
业务输出
交付可追溯、可复核并能进入下一环节的结果。
KNOWLEDGE FOUNDATION
一套连接企业知识与业务行动的底座
不是把更多文档放进向量库，而是让不同系统和岗位在同一种业务语义下协同。
多源知识连接
连接业务系统、数据库、文档、制度、表格与外部公开信息，保留来源和权限。
企业本体建模
统一客户、合同、项目、产品、组织、指标等业务对象及其关系与口径。
动态时序知识图谱
表达对象在不同时间的状态和关系变化，支持追溯、对比与多跳推理。
混合检索与推理
组合语义检索、图谱查询、规则计算与大模型推理，降低答案失真。
权限与版本治理
按组织、角色和数据范围控制知识访问，管理版本、生效时间和使用记录。
面向智能体服务
把知识、规则和业务上下文封装为可调用能力，支持不同岗位智能体复用。
KEY DIFFERENCE
知识库解决“找到”，知识底座还要解决“理解”
当问题涉及跨系统对象、统一指标、复杂关系或执行规则时，仅靠文档检索通常不够。
比较维度
企业知识库
企业知识底座
主要对象
文档、问答和知识片段
文档、数据、业务对象、关系、指标和规则
核心能力
帮助用户找到相关资料
帮助智能体理解业务语义并支持行动
知识组织
目录、标签和向量切片
企业本体、知识图谱、规则与多源索引
关系推理
依赖文本中是否明确描述
显式表达实体关系，支持多跳查询和一致性检查
变化管理
以文档更新为主
管理时间、版本、生效范围和业务状态变化
服务对象
面向检索与问答
同时服务人、业务系统和岗位智能体
DELIVERY PATH
从一个真实场景开始建设
私有部署 · 权限可控 · 全程可追溯
选择首个业务场景
从高频、规则清晰、结果可验证的岗位任务开始。
定义企业本体
梳理业务对象、关系、指标、规则和统一术语。
连接知识与数据
接入文档和系统数据，处理权限、来源与版本。
构建评测闭环
用真实问题验证检索、推理和业务结果，持续校准。
准备好拥抱数智员工了吗？
立即开始您的智能化转型之旅
申请试用
带来一个高频、规则清晰的业务任务，共同判断企业知识底座的首期建设路径