RAG知识库可能是很多企业最先开始探索的AI大模型应用，然而很多企业逐渐发现，RAG知识库虽然好起步，但是准确率受到数据准备的影响，很难达到很好的效果，更别说复杂业务中的多跳关系、证据追溯和长期治理等问题，RAG知识库也难以解决。

显然，仅通过目前的RAG知识库不足以有效管理企业内分散在文档、表格、制度、图纸、报告和专家经验里的各种知识。

针对RAG路线面临的问题，行业也先后涌现了很多改进路线，如GraphRAG、Agentic RAG、LLM Wiki等。各种路线各有优劣，但仍未达到综合最优，但发展方向是明确的：多Agent架构和构建知识图谱来支撑搜索和查询，其中知识图谱的构建是关键。

但构建知识图谱是个高门槛的事情，大模型时代之前很多企业就应用过，但面临实施成本高和维护更新困难的问题，最后能用的起来的不多。

大模型时代，让大模型介入，降低知识图谱的构建和维护门槛成为可能。行云创新新发布的Polaris北极星知识图谱平台，就是希望通过自然语言和友好的交互界面，让工程师们自己也能方便的构建和更新知识图谱，从而为后续的应用打好基础。

是什么？

Polaris北极星知识图谱平台主要用于便捷的构建和管理知识图谱。基于平台构建知识图谱一般分为选、建、修、管、用5个步骤。

选主要是导入用于后续创建图谱的文档、数据等，平台支持PDF、Word、Excel、脚本、图片等各种样式文档的导入，也支持与业务系统API的对接。

建主要是通过自然语言创建抽取规则，设置抽取关注点，由AI从文件中抽取实体，建立关系构成图谱。

如果不加限制的直接基于一大堆文档提取实体和关系，构成的图谱会形成很多的噪音，效率很低。平台通过自然语言设置关注点，让工程师指定特定主题，再由AI来创建细分领域的知识图谱。工程师可以先针对细分领域逐个构建小图谱，再逐步合并成更大的图谱。应用时也可以进行多个图谱的联合推理。

修主要是对刚才创建出的图谱进行质量检查和修改完善。平台提供了一套六维质量自动评分系统，并给出各种优化建议。工程师可以通过自然语言对话以及直观操作等方式，补充实体消歧规则等，并沉淀下来供后续应用。

管主要是像管理软件版本一样，以版本的方式对创建的图谱进行修改、补充、导出等操作。

图谱的建设是持续的过程，过去很多企业的知识图谱建成后缺少持续的动态更新维护导致逐渐被弃用。版本管理使工程师可以方便的管理图谱的更新。

用主要是基于已经构建的图谱进行应用。平台上自带了知识问答和自动生成报告功能，也支持MCP/API等方式对接上层的Agent，进行基于图谱进行推理，用于支撑智能化任务。

有什么用

基于构建出的知识图谱进行查询和问答，是主流的知识图谱用法，Polaris北极星知识图谱平台作为通用平台，理论上可以应用在研发、生产、供应链等各个领域构建此类应用。

作为新推出的产品，当前行云创新基于平台已经落地的场景主要有2个，未来还将持续扩展：一是梳理科研期刊报告从中找到建议研究方向，二是快速查找设备历史故障记录用于设备故障排除。

例如，某工业领域集团研究院，需要研究在复杂环境下管道材料的失效机理。研究院积累了海量中外文献、实验数据、现场失效案例报告。但这些资料分散在不同系统，想搞清楚"某型号管线钢在特定氢分压下的断裂韧性规律"，研究员可能要翻阅几十篇文献、跨多个数据库交叉比对，耗时数周还未必能找到完整答案。

研究院曾尝试 RAG，但很快发现：问答看起来很流畅，但深入追问发现找到的只是相似文本片段，而不是结构化的关系和证据链。如问"某型号钢在 5MPa 氢压下的断裂韧性参考值是多少"，RAG 可能返回一段提及该材料的文献摘要，却说不出具体数值、实验条件、参考标准，更无法沿"材料→工况→性能指标→失效模式"的关系路径做多跳推理。复杂问题一追问就断，证据链接不上。

于是研究院正在与行云创新合作，基于Polaris北极星知识图谱平台构建知识图谱，为研究提供支撑。

当然，尽管北极星平台通过多种设计降低了一定的应用门槛，但也还做不到完全简易操作，企业还是需要一定的领域知识和数据处理工作和管理体系，才能构建出高质量、持续更新的知识图谱。

知识图谱更重要的作用，则是支撑上层的智能化Agent。

例如智能化的生成式设计需要让AI理解设计对象的结构、行业设计标准规范、工程师经验等内容，这些内容可能都需要以知识图谱的形式承载，作为Agent进行推理的知识基础。

行云创新公司在AI+研发设计方向还有Agent开发平台、CATIA 智能设计助手、AI辅助CAE前处理等产品布局，未来或许可以结合知识图谱平台，串联以上工具，向智能生成式设计的方向探索。

与RAG和本体的关系

那么知识图谱方案是RAG方案的升级替代么？和本体又是什么关系？

知识图谱的方案并不是对RAG知识库方案的升级替代，而是互补。RAG知识库擅长逐字逐句查找原始语句和问答对，能够给出原文进行查看。知识图谱更擅长找到文件间的联系，对交叉信息进行汇总，并支持推理。两者各有优势，面向复杂任务时更适合结合使用。

本体目前逐渐成为公认的支撑企业级Agent的核心基础，从某种角度上本体就是个加强版知识图谱，其呈现形态也类似知识图谱的图谱，但是在实体和关系的基础上，还增加了行为的描述，比过去知识图谱能包含的信息更宽广。

但本体本身概念复杂，普通工程师学习门槛高，目前更适合在一些涉及到业务决策、执行等流程的高价值场景，由企业和专业供应商合作以深度实施的项目方式进行构建。

在很多不涉及业务执行流程的领域，如研发知识库等，可能工程师自己基于Polaris北极星这种平台构建知识图谱就可以满足一些简单的应用需求，并为后续构建更大的企业级图谱或本体奠定基础。

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