NatusAI
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业务问题
文本相似不等于答案正确
大多数AI助手找到的是看起来与问题相似的段落。它们忽略了客户、合同、资产和事件之间的关系，也很少说明答案从何而来。
工作原理
一个存储，一次提问，回答标注出处
关系、语义和精确术语存放在一起，经批准的AI助手通过受控连接进行查询。
存储
一个存储
关系、语义和关键词存放在一起，无需同步多个独立数据库。
整合
一次提问完成检索
一次查询同时利用实体、实体之间的关联及其语义。
连接
受控的AI访问
经批准的AI助手通过受控连接直接查询知识，无需胶水代码。
管理层获得什么
员工可以核查、可以说清依据的回答
对首席信息官、首席数据官或合规负责人而言，价值在于AI能展示推理依据，且架构运行起来更简单。
回答可核查。每个回答都沿着事实之间的关联给出，并标注来源。
以日期为准。检索可准确还原任一时间点，回答反映的是您所询问日期当时的真实情况。
架构更简单。一个知识存储，取代三套需要对账和保护的系统。
涉及的产品
构建所用的产品
这些角色说明该应用场景在NatusAI架构中的位置，并不意味着某个参考部署使用了全部现有产品。
- NatusAI Cygnus规划中 · V1规划中的图谱、时间、位置与检索数据基础
- NatusAI Auriga路线图面向辅助分析和智能体交互的AI协同
现在即可采购的服务：由我们团队主导的交付项目，基于已在客户项目中验证的引擎构建，并采用NatusAI Lyra界面组件。标有路线图的产品代表平台的发展方向；具体时间表可在签署保密协议后提供。
状态：能力模式，是跨项目使用的构建模块，并非单独的客户成果。
技术团队参考
- GraphRAG：图谱、向量和全文检索集于一个存储，无需同步独立的图数据库、向量数据库和关键词索引。
- 混合检索在一次查询中结合实体、关系和向量嵌入。
- 按时间点准确检索，让大模型的回答以所请求日期当时的事实及其关联为依据。
- 内置MCP服务器，让经批准的AI智能体直接查询图谱，无需胶水代码。
- 这是一种源自既有项目的能力模式，对应规划中的NatusAI产品定位，并不证明NatusAI Cygnus已发布相关集成。
GraphRAG与单纯的向量检索有何不同？
它还会利用事实之间的关系。图谱、向量和全文检索在一个存储中运行，因此回答可以沿着事实之间的关联展开，并标注来源。
AI回答能反映过去某个日期的真实情况吗？
能。检索可准确还原任一时间点，回答反映的是您所询问日期当时的事实及其关联。
AI助手如何访问知识图谱？
通过受控连接：内置MCP服务器让经批准的AI智能体直接查询图谱，无需胶水代码。这是一种能力模式，并不证明NatusAI Cygnus已发布相关集成。
与我们的团队交流
贵公司需要为哪些回答提供依据？
带上一个团队每周都会问的知识问题。我们将展示一个互联、标注出处的回答如何基于您自己的数据实现。
- 从范围明确的需求诊断阶段开始，以清晰的“推进 / 不推进”决策收尾。
- 带上一个真实问题；我们会说明AI能在哪些环节发挥作用，以及如何衡量成效。
或发送邮件至contact@natusai.com
