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GraphRAG技术打造AI知识库系统，提升智能问答和知识管理效率。 核心内容： 1. 基于大语言模型和RAG技术的知识库管理系统 2. 支持多场景应用，如智能客服、企业内部知识库等 3. 系统特点包括全文档支持、GraphRAG知识图谱捕捉等
AI知识库系统是一款基于大语言模型和RAG技术的知识库管理系统，适用于智能客服、企业内部知识库、学术研究与教育等场景。它支持文档直传、自动文本拆分与向量化，结合RAG减少模型“幻觉”，提供精准智能问答。通过将用户问题与组织内部数据进行匹配，生成更准确的回答，便于管理特定领域知识，加速AI应用集成。
系统支持多类别语料的高效收集、分类、存储与检索，采用知识图谱优化数据组织和检索精度，通过模块化、层次化图结构设计解决数据管理挑战，确保智能、灵活的知识管理和问答体验。
主要功能
问答对话、智能体管理、知识库、资源预览、资源编目、图像识别、OCR识别、智能分段、网页爬虫、知识图谱、本体构建、社区摘要、模型服务管理等。
智能客服：利用AI知识库系统提供的问答对话功能，企业可以构建高效的客户服务系统，自动回答客户咨询，减少人工客服的工作负担，提高客户满意度和服务效率。
企业内部知识管理：对于拥有大量内部文档的企业，该系统能够帮助整理、分类和管理各类知识资料，支持文档直传、自动文本拆分与向量化，便于员工快速查找所需信息，提高工作效率。
学术研究与教育：在学术研究和教育领域，AI知识库系统可以作为强大的辅助工具，支持研究人员和教师高效地收集、分类和检索文献资料，促进知识分享和教学活动。
个人知识管理：为个人用户提供专属的知识库服务，帮助整理个人学习笔记、工作资料等，通过个性化的问答服务，让用户能够快速获取所需信息，提升个人学习和工作的效率。
专业领域知识服务：借助GraphRAG技术，AI知识库系统特别适合于需要深度理解和处理专业领域知识的场景，如应急管理、安全生产、教育教学、医疗等行业，能够捕捉实体和概念间的关系，提供对领域知识更细致的表现与理解，辅助专业人士做出更准确的决策。
提供面向个人知识库的专属问答服务
技术栈
前端：Vue3
后端：SpringBoot + LangChain4j
关系数据库：MySQL
图 数 据 库：Neo4j
向量数据库：Milvus
模 型 服 务：Qwen2.5
53AI，企业落地大模型首选服务商
产品：场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺：免费场景POC验证，效果验证后签署服务协议。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业
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