让业务语义, 驱动真实的业务执行。

统一建模业务对象、关系与规则,汇聚零散业务知识,构建可理解、可关联、可推理的语义网络,支撑 AI 在场景中判断、决策与执行。

了解核心能力
  • 语义建模
  • 知识融合
  • 业务推理
  • 可溯演进
Eido 实体、关系、属性和规则构成的本体知识网络

为什么需要本体

企业拥有大量数据、文档和系统,但缺少统一的业务语义,导致知识难复用、规则难协同,AI 也难以真正理解业务。

本体语义层前后对比

  1. 系统彼此孤立

    同一业务对象分散在多个系统中

    对象统一建模

    对象定义身份统一跨系统映射

    统一业务对象

    人员、客户、产品和事项可跨系统一致识别

  2. 数据口径冲突

    同一指标在不同系统中定义不一

    语义标准治理

    概念治理指标口径数据映射

    统一语义标准

    业务概念和指标可被一致理解与复用

  3. 知识分散割裂

    数据、文档和专家经验散落在不同载体

    多源知识融合

    实体对齐关系关联统一检索

    企业知识网络

    知识可被统一查询、关联与推理

  4. 规则依赖开发

    业务判断依赖系统开发和个人经验

    规则建模与推理

    规则配置条件判断流程联动

    可配置规则体系

    规则可解释、可组合、可验证并持续更新

  5. AI 不懂业务

    只能基于通用知识回答问题

    业务语境赋能

    对象知识规则执行约束

    AI 理解并执行业务

    基于真实语境判断问题并推进任务

分层演进的业务本体技术体系

以四层架构承载数据、语义、能力与应用,让各层独立演进、协同联动,支撑复杂业务场景持续扩展。

ONTOLOGY

本体语义层

构建统一业务语义

将数据层中的原始数据进一步抽象为业务对象、属性、关系、规则、事件与状态,建立企业统一的业务语义模型,让人、系统与 AI 对“业务是什么、对象如何关联、规则如何约束”形成一致理解。

解决问题与挑战

  • 业务概念、对象与关系缺乏统一定义,不同系统和部门语义不一致
  • 行业知识、业务规则与专家经验分散在文档、流程和人员经验中
  • 人员、组织、事项、文档等业务对象之间缺乏可计算的关联关系

核心技术

  • 领域本体与业务对象建模
  • 实体关系图谱与语义网络
  • 规则、事件与状态模型

技术特色与领先性

  • 将业务对象、关系、规则与状态统一抽象为机器可理解的语义模型
  • 打通人员、组织、事项、设备、文档及外部系统之间的业务关联
  • 形成可持续演进的业务语义资产,为 Agent 提供统一上下文

可理解、可推理、可执行的企业语义底座

通过统一的本体模型连接数据、知识、规则与业务对象,为智能分析、业务决策与 AI Agent 执行提供统一语义基础。

  1. AI 辅助建模

    让知识快速沉淀

    基于大模型自动识别业务文档、数据库及接口中的领域概念、实体、属性与关系,支持智能抽取、补全、校验与人机协同建模,大幅降低本体建设门槛,加快企业知识资产沉淀。

  2. 统一业务语义

    建立企业语义标准

    构建“主题域 → 实体 → 属性 / 关系 → 表 / 字段”的多层语义体系,统一业务概念、同义词、指标口径与数据映射,消除跨系统语义差异,形成一致、可复用的企业业务语言。

  3. 多源知识融合

    构建统一知识网络

    统一接入结构化数据、非结构化文档、知识库、业务系统及实时数据流,通过本体实现跨源语义关联、知识融合与统一检索,持续沉淀企业级知识资产。

  4. 规则推理执行

    让业务逻辑可配置、可推理

    融合本体模型、规则引擎与流程建模能力,将业务规则从代码中抽离,实现规则配置化、推理自动化与流程联动,支持异常诊断、原因分析、自动告警及复杂业务判断。

  5. Agent 语义赋能

    让 AI 真正理解业务

    为 AI Agent 提供统一语义上下文、知识检索、指标查询、规则判断与业务能力调用,让智能体基于真实业务语义理解任务、分析问题并推进执行,降低幻觉与业务知识缺失带来的风险。

  6. 全生命周期治理

    让企业知识持续演进

    覆盖本体设计、知识实现、规则验证、版本管理、变更追踪、质量校验与资产复用全过程,支持本体、规则与知识随业务持续更新,实现企业语义资产可维护、可复用、可持续演进。

让业务语义,驱动真实行动

本体统一关联业务对象、数据、知识与规则,使 AI 理解业务语境,按规则决策,调用企业系统执行任务,并回写执行结果形成可复用业务上下文。

场景任务识别本月高流失风险客户,并为客户经理创建跟进任务。
当前阶段

业务目标明确任务边界

业务依据

  • 识别本月高流失风险客户
  • 限定为本月重点客户
  • 为客户经理创建跟进任务

本体处理

  • 识别业务对象
  • 解析时间范围
  • 确认执行边界

阶段产出

  • 任务目标已确认
  • 执行范围已明确

闭环结果任务已拆解为可执行的业务目标。

让语义资产,可治理、可复用、可持续演进

以企业级权限、安全与治理体系支撑本体长期运营,确保每项知识有来源、每次变更有记录、每个判断有依据、每次调用可追溯。

权限可控

按组织、角色、数据域和对象管理访问边界

版本可管

支持本体、规则、指标和知识版本管理

质量可评

检查完整性、一致性、准确性和关系有效性

语义资产治理底座安全 · 合规 · 可控 · 可信

变更可追

记录知识来源、模型版本、规则依据和修改历史

部署灵活

支持公有云、专有云、私有化及内网环境

资产复用

沉淀主题域、本体模型、业务规则和语义服务

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拥有一套持续进化的业务智能底座