赞奇AIknow知识图谱能力/案例介绍
1. 融媒体行业背景
传统融媒体平台在新闻检索和政策文件管理方面面临诸多挑战。大量新闻稿件和政府政策文件分散存储在不同系统中，形成信息孤岛，检索相关内容往往需要耗费大量时间人工翻阅，效率低下。尤其是在需要追溯历史资料或比对相关政策时，缺乏智能工具意味着人工检索效率低、数据整合困难。现有的检索方案通常只能支持简单的关键词搜索，无法理解语义关联，难以及时、全面地获取所需信息。此外，部分政策文件涉及敏感内容或合规要求，限制了对公共云检索服务的使用，进一步加剧了信息获取的难度。
面对这些痛点，融媒体行业开始探索利用AI技术来升级内容管理和检索方式。近年趋势显示，媒体机构积极引入知识图谱等AI技术，将分散的新闻、公告和档案数据关联融合，实现内容的语义级链接与组织。与此同时，大语言模型（LLM）的兴起为智能问答、内容生成提供了新的可能。通过将知识图谱的精准检索与大模型生成能力相结合（即RAG：检索增强生成），媒体有望实现对海量资讯的实时智能查询和自动化内容分析。这种AI赋能趋势正引领融媒体从业者从繁琐的人工检索走向高效的智能信息服务。
2. AIknow核心能力
AIknow作为新一代企业智能中枢平台，针对融媒体行业的需求提供了以下核心能力：
- 本地化部署，安全合规：支持在企业内网本地部署大模型（如DeepseekR1/3等国产开源大模型)和AI应用，数据全程留存在本地，确保内容安全和合规性要求。例如，对于政策性强的媒体单位，可避免使用公网API导致的数据外泄风险，实现数据不出内网的AI处理。
- 零代码智能体编排平台：提供面向业务人员的可视化流程编排工具，无需编码即可创建和管理智能代理。借助无代码/低代码框架，企业用户可以灵活地构建问答知识库、制定内容处理流程，并将AI能力深度整合进现有系统。这一平台降低了开发门槛，使非IT团队也能快速上线定制的AI流程。
- 丰富的插件 API 生态与知识库功能：AIknow内置插件市场，支持100+常用插件，可上传企业特定知识库，自开发插件等以增强业务适配性与流程自动化。通过赞奇网关无缝切换不同大模型服务，避免单一厂商绑定；同时提供OCR、搜索引擎、文本生成等众多插件以按需扩展功能，灵活适配新闻内容分析、多媒体处理等不同业务需求。
- 负载均衡架构，多账户管理：AIknow采用分布式架构设计，能够动态分配计算资源实现高性能负载均衡，并提供严格的数据隔离和权限管控。支持多租户多账户统一管理，企业可一站式采购和调配所需AI资源，避免跨部门、多账号的重复建设和运营麻烦。这一架构既保障了系统的稳定扩展，又优化了融媒体单位的采购与运维流程。
3. AIknow在融媒体行业的成功案例
AIknow的能力已在融媒体场景中得到成功验证。以下是某地级市融媒体平台引入AIknow后的典型应用：
- 知识图谱 + RAG 构建智能政策文件检索系统：该融媒体平台采用AIknow构建了基于知识图谱和RAG技术的智能检索系统，实现对海量新闻资讯、历史档案及政策文件的深度整合与实时查询。通过语义级的知识关联，媒体工作人员和公众用户都能快速检索到所需的政策背景和新闻脉络，大大提升了信息获取效率。
- 海量资讯的整合与实时查询：借助这一系统，来自多源的新闻、公告数据和历史文档被融合进统一的知识库并保持增量更新，实现了对最新新闻热点的实时获取和历史沿革的追溯解读。相比传统孤立的库检索方式，AIknow使不同来源的信息得到关联，消除了数据孤岛，确保检索结果全面且时效性高。
- 开放的查询接口与可视化分析：AIknow平台为该融媒体系统提供了标准化的REST/GraphQL查询接口，支持按照事件、人物、时间线等多维度进行高级检索，并以知识图谱关系图等方式进行可视化呈现。这意味着媒体编辑可以方便地在内部系统中调用检索服务获取分析结果，也可对外提供公众查询服务，增强了平台的交互性和分析能力。
- OCR智能识别与多模态解析：针对历史纸质文件或非结构化旧档案，AIknow结合其OCR识别能力，将扫描件的文字内容自动数字化解析后纳入知识库。例如，对多年累积的报纸扫描件、会议纪要图片等进行批量文字提取和结构化存储，使其可被系统索引利用。整个方案利用AIknow的工作流引擎按周期解析新增内容，支持文字、语音、视频、图片等多模态数据的处理。政策文件等PDF扫描件也通过OCR自动识别，大幅减少了人工录入，确保知识库始终涵盖最新的多源内容。
4. 扩展应用场景
除了政策文件智能检索，AIknow在融媒体及相关领域还可以拓展出多种智能应用场景：
- 智能OCR与自动入库：通过OCR技术与业务流程集成，AIknow能够快速处理各类非结构化数据（如扫描文件、票据、表单等），自动提取关键信息并录入后台系统。这样的自动入库流程极大提升了数据录入的效率和准确性。在某实际案例中，引入AIknow的OCR自动化方案后，资料录入整理时间缩短了80%以上；同时结合AI校验显著降低了错误率，保证了数据的准确一致。
- 智能客服：将AIknow与大语言模型结合，可打造面向融媒体用户的智能问答客服系统。该系统能实时响应用户关于新闻内容、政策解读等问题咨询，提供精准答案，减轻人工客服的压力。通过语义搜索和对话生成，智能客服可处理大部分常见咨询，提高用户互动体验 。同时，AIknow支持多渠道接入（公众号、网站、APP等）实现统一服务，并可自动反馈高频问题到知识库，不断优化客服知识体系。
- 智能硬件后端集成：AIknow还能作为企业数字化流程的大脑，无缝对接内部ERP、CRM、PLM等管理系统，触发和执行各类后台任务，实现全面自动化。对于融媒体单位，这意味着AIknow可结合已有内容管理系统、发布平台等，实现从内容采集、审核到发布的流程自动化。它也可延伸对接硬件设备（如录音转写设备、监控摄像等）的数据，统一进行分析处理。在企业应用中，AIknow通过打通不同IT系统的数据流转，优化业务流程，构建贯通软硬件的智能化运营能力。
5. AIknow的架构解析
如下图所示，AIknow采用层次化的系统架构，将本地AI能力与企业现有IT环境紧密结合：
AIknow的技术架构充分发挥本地大模型推理能力并兼顾系统扩展性。通过深度整合DeepSeek本地推理能力与高效的检索技术，AIknow实现了外部知识的实时注入与精准调用，在提供低时延智能检索的同时有效避免了大模型的知识盲区和“幻觉”问题。简而言之，本地部署的大模型可以高速处理查询请求，保证了高并发情况下的性能和响应速度。
在架构设计上，AIknow与企业内网环境无缝集成，支持企业级的负载均衡和弹性扩展。系统采用独立的AI计算环境（可基于Ascend、NVIDIA等GPU部署），无需依赖外部云服务，能够根据业务需求动态扩容以应对高并发场景。同时，完善的权限体系确保不同部门和用户的数据隔离与安全，可放心地将大量敏感内容交由AI处理而无合规顾虑。
依托以上架构，AIknow提供了一个全面的智能化解决方案，不仅涵盖融媒体领域的内容检索，也将OCR识别、知识管理、自动化流程等能力融为一体。从智能政策检索到后台流程自动化，AIknow帮助融媒体行业构建起真正的智能升级平台，成为推动行业数智化转型的重要支撑。