AtlasBot 是面向企业私有化部署的本体驱动知识工程平台。它将企业系统数据、业务文档与 API 能力， 沉淀为可治理、可追溯的知识图谱与 GraphRAG 服务，并通过 Tool Registry 与 Policy Gateway， 让 AI Agent 在生产环境中安全、可审计地完成业务闭环。
从分散的数据、薄弱的语义、不可控的 Agent，到艰难的私有化交付与长期演进 — 这是我们在数十家政企客户落地中反复看到的真实困境。
企业核心数据散落在 ERP / CRM / MES / PLM / OA / DMS / EAM / HR 等数十个系统中，缺乏统一语义层；大模型即便接入，也无法理解业务对象、关系、流程与规则。
概念验证容易通过，却难以应对企业级权限、证据链、推理回放与审计；Agent 自由调用工具，业务系统不敢放权 — 高风险动作随时可能踩线。
监管、合规、数据主权要求严格的私有化部署；但本体、图谱、规则、Agent 工具的版本治理 / 审计 / 评测 / 反馈，往往缺乏一体化的产品能力。
本体 · 图谱 · RAG · 规则 · 工具治理 · 审计 · 评测 · 私有化运维 — 22 个内建模块，一次部署，长期复用。
Foundation / Industry / Application 三层本体，统一企业语义，支持 OWL · SHACL · 词表 · 同义词 · 版本与影响分析。
关系数据库 / 数据仓 / 文档系统 / 业务 API / 消息流 / 国产业务系统统一接入，CDC 增量、文档解析与权限血缘原生支持。
属性图 + RDF 双存储，统一 SSOT；融合文档检索 + 图谱多跳 + 规则推理，返回带引用与证据链的可信回答。
文档摄取、版式还原、表格抽取、OCR、Chunk 切分、混合检索、Flow 编排能力开箱即用，企业级权限与审计内生。
质量 / 业务 / 风险 / 合规 / Agent / 权限规则统一管理；支持约束推理、决策表、策略引擎与表达式引擎。
Tool Registry + Policy Gateway + 风险分级 + 人工确认 + 全链审计；让 Agent 可以"做事"，但每一步都有边界与回放。
抽取结果默认是候选知识；高置信 + 低风险自动发布，敏感与高风险必须人审，发布即版本化、可回滚、可溯源。
RAG / GraphRAG / 实体抽取 / Agent / 权限 / 成本全维度评测，反馈直通本体、规则、Prompt 与索引重建。
从概览总览到本体编辑、GraphRAG 调试、Agent 回放与审计追溯 — 让架构师、数据治理团队、业务运营与合规团队都能在同一个台账上工作。
每一步都对应平台内的具体模块与可衡量的交付物 — 可分阶段实施，4–6 个月内完成 MVP 上线，长期持续演进。
一次接入企业数据源与文档库，连接器自动识别表 / 字段 / 文档结构与权限血缘，CDC 增量与文档事件流默认就绪。
在 Ontology Studio 中配置三层本体与映射，把字段、文档段落与 API 翻译成可被 AI 理解的概念、关系与工具契约。
知识加工流水线生成实体、关系、事件、证据；候选知识进入审核队列，自动 / 抽样 / 人审策略协同，发布即版本化。
对外提供 GraphRAG / 知识 API / 规则推理 / 受控工具调用；Agent 在 Gateway 之后完成业务闭环，全链可审计。
AtlasBot 全栈运行在客户自有的 Kubernetes 集群上，支持完全离线安装、内网镜像仓库与国产软硬件适配。 没有任何模型推理、检索请求或业务数据流出客户网络。
AtlasBot 不提供公有云 SaaS。所有客户都使用私有化部署，差异在于规模、SLA 与支持级别 — 价格按合同签订，下表用于范围对齐与方案选型。
所有方案均为完全私有化部署。模型推理、文档解析、知识检索全部运行在客户自有网络内，不发生任何数据外流。
每个行业方案预置行业本体、词表、规则与典型 Agent 模板，加速 4–8 周完成 MVP 上线，逐步演进为长期 AI 资产。
串联 PLM / MES / EAM 等设备与工艺数据入图谱，支撑设备 Copilot、维修与可用率分析。
联通核心、风控与合规库，支撑监管问答、尽调辅助与风险报告自动生成。
政策文件、办事指南与业务知识库统一入库，支撑政务 Copilot、大厅智询与跨部门协同。
融合 SCADA / EAM 与制度文档入图谱，支撑巡检决策、工艺助手与 HSE 合规。
指南、SOP 与药品说明书结构化沉淀，支撑临床助手、用药提示与院内合规问答（不替代诊疗决策）。
合同条款、合规规则与判例图谱化，支撑审查助手与法务知识中台。
为客户保密考虑，下方仅展示行业类型与角色，详细案例可在签订 NDA 后由销售提供。
本体驱动的语义层让我们终于把分散在十几个系统里的设备数据"接上了同一根神经"，运维 Copilot 在三个月内把工单创建效率提升了 40%。
GraphRAG 的引用与证据链是我们答应让 AI 进入合规问答场景的前提。Tool Registry 加 Policy Gateway 的组合，也让我们对 Agent "落地写库"建立了基本信任。
在国产 OS + 国产 GPU 上完整跑通整个平台并通过等保测评，是我们之前从未顺利完成过的事。AtlasBot 的私有化交付能力对央国企客户非常关键。
普通 RAG 项目通常只解决"文档问答"，而 AtlasBot 解决的是"企业级智能化基座"问题：本体管语义、图谱管事实、RAG 管证据、规则管判断、Agent 管编排执行、Governance 管边界与审计。换言之，AtlasBot 不仅回答问题，还能让 AI 在企业系统里"做事"，且每一步可控、可审计、可回滚。
是。AtlasBot 仅提供企业私有化部署。所有大模型推理、文档解析、知识检索与 Agent 工具调用，都运行在客户自有的 Kubernetes 集群与网络内，平台默认不与外部互联网通信。这是为了满足金融、政企、能源、医药等行业的数据主权与合规要求。
不会替代。现有业务系统仍然是企业的权威交易系统，AtlasBot 只是在其之上建立知识视图：抽象语义、沉淀事实与文档证据、注册 API 能力为可治理的 Agent 工具。AtlasBot 不复制业务系统数据，而是按需读取、增量同步、审计追溯。
兼容主流私有化模型：Qwen / DeepSeek / GLM / 文心 / 通义，以及客户自训模型；推理框架支持 vLLM / SGLang / Xinference / 昇腾 MindIE 等。AtlasBot 不绑定特定模型，可在不同场景按风险与成本配置不同模型，平台层通过统一抽象屏蔽底层差异。
支持 x86 / ARM 架构，覆盖 统信 UOS / 麒麟 / 龙蜥 / openEuler 等国产操作系统；支持昇腾、寒武纪等国产推理硬件；底层中间件均提供国产化替换矩阵。具体适配清单可在售前阶段提供详细认证报告。
平台在五个层面构建权限纵深：① 接入阶段继承源系统权限；② 检索前置过滤；③ 服务层二次过滤；④ Agent 工具调用前 Policy Gateway 校验；⑤ 字段脱敏与水印。所有数据访问、本体变更、知识发布、Agent 调用、API 调用全量审计，每个知识对象自带 Provenance 字段记录来源、版本、置信度与审核链路。
支持 OIDC / SAML / LDAP 标准协议，可对接 Keycloak / OneAccess / 等企业 IAM；同时支持企业自建身份系统的定制化适配。多租户、组织树、角色、密级、数据标签与 ABAC 策略原生支持，可与企业现有权限模型一一对齐。
参考节奏：M1 基础设施与 OpenRAG 集成（4–6 周）、M2 知识接入与语义映射（6–8 周）、M3 知识图谱与 GraphRAG（6–8 周）、M4 Agent 与治理（6–8 周）。我们建议客户配置 1 名知识架构师 + 1–2 名数据治理工程师 + 1 名应用集成工程师，AtlasBot 团队可派架构师驻场或定期评审。
平台遵循"契约稳定 + 实现可替换"的原则：所有对外服务（GraphRAG / Knowledge API / Tool API / Audit API）契约稳定，组件升级不会破坏调用方。同时部署矩阵中明确区分"必选 / 推荐 / 可选"组件，并提供降级方案，确保长期可演进、可替换。
用 30 分钟，我们一起判断 AtlasBot 是否适合你所在企业的私有化场景，并给出一份范围对齐的可行性建议。