AI 基础设施知识管理记忆检索数据整合交付 8 周
AI 大脑 · 统一记忆与知识检索系统
把散在十几个工具里的信息，收成一个能提问的事实库
示例数据：本页数值为演示用示例，真实口径与数值待补充。
入库条目
89,000条
检索命中
92%
日均查询
340次
背景与痛点
原来卡在哪
- 服务对象
- 自研系统
- 行业
- AI 基础设施
- 规模
- 个人 / 团队知识管理
- 上线时间
- 2026-07
信息散在十几个工具里，各查各的
想找一件事要翻好几个地方
知道有这件事，但想不起在哪
有积累却用不上，等于没有
结论记不清依据
重要判断无法复核，不敢用
解决方案
怎么做的
把多源信息统一入库 → 切片建向量索引 → 自然语言提问召回 → 带来源输出结论，全程本地运行。
- 本地部署，敏感内容不出机器
- 每条结论必须带来源，无法回溯的内容不输出
- 向量检索 + 关键词双路召回，避免单一路径漏检
数据流
多源信息接入→清洗与切片→向量索引→语义召回→带来源输出
技术栈
本地大模型向量检索知识图谱语音转写本地 OCR
设计思路
为什么这么设计，而不是那么设计
设计目标让积累的信息真正能用起来，并且敢用
为什么要做
- 信息散落各处十几个工具各存一部分，没有统一入口
- 知道有却找不到有积累但检索不了，等于没积累
- 结论没有依据记不清当时为什么这么判断，不敢依赖
关键取舍
- 本地部署优先牺牲一点便利和速度，换取敏感信息不出机器
- 宁可不答也不能编找不到来源就说找不到，绝不凭印象生成
- 双路召回向量 + 关键词都上，单路都会漏
技术决策
- 切片粒度独立调优切片是召回质量的最大变量，单独做实验定参数
- 事实库与原文分离提炼结果与原始信息分开存，两者都要保留
- 增量入库新增内容追加，不重建全库
风险与兜底
- 召回不准双路召回 + 重排；持续用真实问题做回归
- 数据损坏本地存储需防范异常断电，定期校验
- 隐私边界敏感联系人信息需在检索层做权限区分
每条结论必须能点回原文
知识库最大的风险是「一本正经地编」。有来源可回溯，才敢拿来做决策。
系统架构
这套系统是怎么搭起来的
四层：收得进来 → 存得整齐 → 找得出来 → 说得清来源。
L1接入层不管什么形态的信息，先都收进来
L2存储层把信息切成能找的形状
L3检索层提问之后，怎么把对的内容捞出来
L4输出层给结论，也给依据
点任意一个模块
会说明这个模块负责什么，以及为什么这么设计。
功能画廊
点开截图上的点，看每个功能在做什么
每一张都是系统真实界面结构。琥珀色的点是功能热区，点它说明这个位置的功能是什么、替你省了什么。
01知识图谱总览：中心事实库与外围实体关系
这张图在证明零散信息被组织成了可导航的结构
选择一个功能热区
截图上的琥珀色圆点可以点击，查看该位置的功能说明。
改造前后
拖动分割线，看人工流程和 Agent 的差别
左：分散在各主题里的原始信息。右：收敛成图谱后可导航、可提问。
拖动下面的滑块可以左右对比。键盘用户可以用方向键调节。
功能清单
这个 Agent 具体能干哪些活
多源接入
聊天、文档、语音、图片统一入库
增量导入，不重建
切片与索引
按语义切片并建立向量索引
切片粒度可配置
语义检索
自然语言提问，按语义召回
向量 + 关键词双路
来源回溯
每条结论可点回原文
无来源不输出
知识图谱
人物、项目、事件的关系网络
关系可增量更新
记忆写入
重要结论沉淀回库
需人工确认后写入
价值量化
上线前和上线后，差在哪
每一项都标注了统计口径。没有把握的数据我们留空标注「待补充」，不填 0 充数。
节省人力
待补充
待补充
获客效果
待补充
成本变化
待补充
回本周期
待补充
待补充
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