本地知识库

产品概述

产品简介

DeepWorks 本地知识库用于把个人资料、项目材料、研究笔记和可复用技能，加工成可追溯、可关联、可检索、可调用的知识资产，让知识既能被人阅读，也可被 Agent 直接消费。

本地知识库以知识工作区为基本管理单元。每个知识工作区拥有独立的资料范围、知识文件、本体文件、Schema、关系图、数据血缘和 Skill，不同项目或业务域之间的知识互不混用。

知识工作区内的知识按三层组织、逐层递进：

• Raw（原始资料层）：用户导入的原始文件，是知识加工的起点和追溯源头；
• Wiki（维基知识层）：原始资料经编译生成的知识页面，可阅读、可编辑、可治理；
• Ontology（本体层）：从稳定的维基内容中抽取对象与关系，形成机器可解析的结构化知识。 三层之上，生成的对象、关系与 Skill 技能可供 智能体Agent 在问答、分析与任务执行过程中调用，并支持通过数据血缘回溯每一步的来源。

由此，本地知识库将个人知识从 传统的被检索的文件仓库 升级为 人与 Agent 共享的个人语义底座，在消费与生产的循环中持续增值。

产品价值

产品三层能力层层递进，分别解决三类痛点：第一层解决**“散”—资料碎片化，第二层解决”浅”—AI 只读文字、不解业务，第三层解决”死”—知识资产用不起来**。数据血缘贯穿三层，保证每一层成果可信、可审计。

第一层：知识沉淀（Raw → Wiki）——让碎片材料成为体系知识

个人积累的项目文件多为孤立的非结构化信息，难以形成体系化知识。本地知识库支持批量导入多模态原始资料，一键编译生成结构化 Wiki 词条；支持主题域的创建与迭代，实现知识分类治理；借助维基图谱可视化呈现知识关联网络。碎片材料由此沉淀为可编辑、可运维、动态更新的个人 Wiki 知识体系，并为本体建模奠定知识基座。

第二层：知识理解（Wiki → Ontology）——让 Agent 读懂业务，而不只是读到文字

普通 Wiki 词条缺少实体关系定义，AI 无法深度理解业务关联。本地知识库支持以自然语言描述业务域，由 AI 自动生成业务 Schema，定义对象类型与关系范式，并自动完成实例抽取，构建可视化项目知识图谱；依托数据血缘完整追溯知识生产链路。隐性业务逻辑由此转换为机器可解析的本体结构，实体信息可信、可审计，支撑稳定的领域知识推理。

第三层：知识调用（Ontology + Wiki → Skill → 会话）——让知识资产走出后台，进入工作现场

沉淀成型的知识资产若局限在系统内，就难以融入日常项目流程。本地知识库支持将整套知识资产封装为智能体可调用的知识技能；在会话中通过 @指令唤起知识工作区，智能体依托 Wiki 词条与本体知识求解复杂项目业务问题，并在结果中展示来源。由此打通从知识资产到智能问答的应用链路，使沉淀的知识持续支撑项目研判与决策。

适用角色

名词解释

产品介绍

DeepWorks 本地知识库的使用可概括为三个递进步骤：编译沉淀 → 审查治理 → 会话调用。

第一步：创建并编译知识工作区

目标：将个人资料加工为可搜索、可追溯、可调用的知识。

1. 创建知识工作区；
2. 导入原始资料：将个人笔记、项目文档、业务资料、研究材料及历史成果导入知识工作区，作为知识加工的来源；
3. 发起编译任务：系统对原始资料进行解析和加工，生成维基知识、本体底座、Skill 以及可追溯的知识链路。 第二步：编辑并审查知识成果

目标：确认知识结构符合实际业务口径，且完整、准确、可搜索、可关联、可追溯。

1. 编辑维基词条、主题域、对象类型和关系类型，确认 Schema 后执行实例数据抽取；
2. 通过维基知识、知识图谱、技能应用和数据血缘等功能，逐项检查知识成果质量；
3. 确认符合使用要求后，启用对应知识工作区，使其可以被智能体调用。 第三步：在 Agent 会话中调用知识工作区

知识工作区启用后，返回 DeepWorks 会话输入框，输入 @，选择本地知识库，并勾选要使用的知识工作区。

智能体将基于所选知识工作区回答问题、分析内容或执行任务，并在结果中展示对应来源，方便用户核验和追溯。未来在使用过程中产生的新知识可再次沉淀回知识工作区，形成持续进化的闭环。

功能模块总览

按三层递进组织：原始资料为基础层，维基知识为沉淀层，知识图谱为理解层，技能应用为调用层，数据血缘贯穿全程提供追溯

本地知识库入口

操作：打开 DeepWorks；在应用侧栏点击知识中心；在选择页点击本地知识库卡片进入本地知识库。

创建并初始化知识工作区

配置编译模型

操作： 在知识工作区总览右上角，点击编译模型。 结果： 页面会打开维基知识编译模型弹窗，显示当前模型、搜索框、可选模型列表和确定按钮。 注意： 目前模型仅支持Deepexi-E-Pro-2.0，这个模型会用于 Raw、维基 的编译。选择模型并点击确定后，后续知识编译会按新模型执行。

新建知识工作区

操作：点击新建项目；输入项目名称；点击选择父目录并选择本地目录；按需保留或取消使用默认主题域；点击创建。 结果： 进入知识工作区总览页面，可以看到已有知识工作区。 每个卡片会展示工作区名称、路径、启用状态，以及 Raw、维基、Skill 数量。 点击知识工作区卡片可进入工作区；

认识工作区界面

进入该工作区内部后，左侧边栏是主导航；右侧是主内容区。

操作：点击一级功能导航项；有展开箭头时点击展开二级入口，主内容区切换到对应功能

• 进入原始资料时，资产面板显示 原始资料 目录树，目录右侧会显示文件数量。悬停文件时，提示显示原始路径。
• 进入维基知识时，资产面板顶部有两个切换项：知识库和所有文件；知识库按主题域组织 维基，是日常使用视图；所有文件显示整个工作区文件树，适合排查目录和文件。 知识库模式下可以：

工作区概览

默认进入概览页面，可查看 维基 知识、文档总数、待解析/编译、解析/编译失败、文件类型分布和最近更新。页面以当前工作区为单位展示知识资产状态，可快速判断资料规模和任务健康度。

原始资料导入与知识编译

知识编译是把原始文件逐步加工成可被人阅读、可被系统调用的知识资产。主要分为两步：

1. 从原始资料到 知识库维基 系统先读取导入的制度、流程、FAQ、说明书等原始资料，提取其中的主题、概念、对象、流程和关键结论，生成结构化的 维基 页面。维基 知识库主要面向人阅读，用来沉淀可搜索、可引用、可维护的知识内容。
2. 从 知识库维基 到本体底座 系统再基于已经生成的 维基 内容，抽取实体、关系、规则、技能和查询入口，形成本体底座。本体底座主要面向 Agent 和系统调用，用来支撑后续问答、分析、关系图、数据血缘和 Schema 图谱。

导入原始资料

操作： 打开新项目后，点击左侧原始资料。点击右上角导入，选择要导入的资料来源。

结果：导入后列表和资产目录更新。主内容区显示原始文件数、文件格式、更新时间、编译状态、编译日志、失败原因、重新编译和删除入口。

注意：

（1）导入文件支持 md、xml、json、txt、pdf、docx、doc、ppt、pptx、jpg、jpeg、png、xlsx、xls、ofd、rtf、csv、html 格式，单个文件不超过 200 MB。

（2）只导入资料不等于知识库可用。导入后必须经过编译加工，系统才会生成 知识库维基、本体、关系图和血缘链路。

构建维基知识

操作：选择待处理资料后点击构建知识库，或点击单个文件的编译按钮；按需选择增量构建或全量构建；点击任务队列查看执行状态。

结果：资料先进入解析阶段，解析成功后自动转入编译队列；页面展示任务总数、完成数、失败原因和日志入口。

注意：

（1）增量构建处理新增、变更或未完成资料；全量构建重新处理全部资料，耗时和模型消耗更高。解析失败不会进入编译。 （2）如果项目还没有可用模型配置，需要先配置 维基 编译模型和模型Key。

（3）维基知识的主题域为空时，原始资料不能编译为维基知识。主题域决定 维基 页面的归类、类型和输出目录；资料内容不符合任何主题域时，不会强制生成 维基 页面。

原始资料编译队列-进度展示

处理解析和编译失败

操作：在 Raw 列表找到失败文件；点击查看失败原因或查看编译日志；修复文件、模型或权限问题；点击重新解析或重新编译。

结果：失败原因和日志展示在当前页面，任务重新进入对应队列。

注意：常见失败包括文件损坏、格式不支持、内容为空、模型鉴权失败、限流、额度不足、输出格式不符或本地服务不可用。

查看加工结果：维基知识

操作：点击维基知识 → 维基页面；资产面板处于知识库视图；点击查看主题域或 维基 类型。

结果：若新建知识工作区时使用默认主题域，则面板中知识库显示主题导航、来源页面、内容摘要、对象、概念、查询模板等分类及数量；右侧显示对应页面或总览；若新建知识工作区时未使用默认主题域，则主题域为空，用户需要创建主题域

注意：主题域决定 维基 页面的归类、类型和输出目录；资料内容不符合任何主题域时，不会强制生成 维基 页面。主题域类型导航来自新建知识工作区时的预配置；维基知识的主题域为空时，原始资料不能编译为维基知识。

操作：在 维基 类型导航中选择分类；点击目标词条；查看摘要、正文、来源文件、关联页面和属性。

结果：页面展示词条完整内容和来源入口；点击来源文件或关联页面可继续追溯。

注意：

（1）当前只支持 Markdown、JSON、文本等可读文件的内联预览。

（2）来源为空表示当前数据没有记录上游链路；这会影响可追溯性，发布或复用前应补充来源。

通过资产面板查看维基知识

维基知识库内容维护与知识治理

编辑维护 维基 词条

操作：打开目标词条；点击编辑；修改名称、主题域、摘要、正文、标签或关联文件；点击保存。

结果：词条内容和更新时间保存；正文中的内部词条链接会自动提取为关联词条。

注意：词条名称必填，同主题域内不能重名。保存失败时保留编辑内容，先处理权限、连接或存储问题。

主题域管理

操作：在 维基 类型导航点击新建主题域；填写主题名称和说明；保存后选择目标词条的主题域；需要调整时点击主题域更多操作。

结果：主题域出现在 维基 导航中，词条可按新主题组织。

注意：

（1）主题名称和说明必填，名称限制256字符、说明限制 4000 字符；

（2）仅当主题域为空时才会删除配置和空目录，已有词条或关联文件不会被级联删除；

（3）编译过程中不可修改主题域。

维基图谱

功能描述：维基图谱用于把已经生成的 维基 页面组织成一张可视化知识网络。以 维基 页面为节点、以页面之间的关联为边，帮助用户查看个人知识的组织结构、发现关键页面和知识缺口，并从图谱直接回到具体 维基 内容。

操作：点击维基知识 → 维基图谱；使用类型、社区和孤儿节点筛选；点击节点查看详情；使用放大、缩小和适配画布。

结果：页面展示 维基 页面之间的连接、节点类型分布、意外连接和知识缺口。

注意：原始资料导入成功不会生成维基图谱，必须先形成 维基知识 页面。修改或编译 维基 后，如果图谱未更新，可点击刷新。

类型模式适合看不同页面类型的分布，例如概念、实体、SOP、来源摘要分别有多少。

社区模式适合看知识自然聚成的区域，例如某几个页面因为密集互链形成一块知识。

洞察面板

洞察面板帮助用户做知识治理，分为意外连接和知识缺口。点击洞察卡片时，相关节点会在画布中高亮，方便用户定位问题页面。

意外连接：系统会提示一些值得关注的跨社区、跨类型连接，这些连接不一定错误，但值得用户确认：是真实的知识交叉，还是误关联。

知识缺口：系统会提示

知识图谱‑本体建模与实例抽取

知识图谱是本地知识库从 人可读的 维基 走向 系统可理解、可查询、可调用的结构化知识 的核心模块。解决的是三个问题：

1. 哪些内容应该成为对象？
2. 对象之间应该有什么关系？
3. 这些对象和关系是否真的被正确抽取出来，并能支撑查询、分析和 Agent 调用？ 维基 知识 ↓ 本体设计：定义对象类型、关系类型、Schema ↓ 实例数据抽取：按 Schema 从 维基 中抽取对象和关系 ↓ 实例数据：浏览、核对、追溯抽取结果 ↓ 图谱预览：从 Schema 和实例两个视角检查知识图谱质量

本体设计

维基知识：属于非结构化自然语言，面向人的阅读理解，其语义结构并未显式声明：系统缺少对实体边界、属性归属与关系类型的定义，因而无法完成实体识别、属性归并与关系抽取。

本体设计：通过显式建模，将上述隐含的业务语义固化为统一的对象 — 属性 — 关系模式，使系统获得一致的语义理解、检索与推理能力。

例如 维基知识 中有以下内容：

某产品由多个模块组成。 某客户使用了某产品。 某故障影响某模块。 某文档说明了某流程。

本体设计可以定义：

操作：用户可以通过手动创建对象类型和关系类型，也可以选择通过AI生成功能来创建或修改Schema。

注意：本体设计是实例抽取的前置条件，本地对象类型为空时无法发起抽取。修改 Schema 会生成新的 Schema 版本，从下一次抽取开始生效；运行中的抽取任务继续使用发起时的版本。已有 Schema 时使用 AI 生成会覆盖当前 Schema，需确认后再执行。

对象类型配置

功能描述：本体设计用于定义本地知识库中的对象类型、关系类型和 本体设计Schema，是实例数据抽取前的知识结构设计台。对象类型定义得越清楚，抽取结果越稳定。

操作：点击知识图谱 → 本体设计；确认处于对象类型页签；搜索或点击目标类型；按需新建、编辑或删除类型。

结果：页面显示对象类型总数、属性总数、对象总数

注意：对象名称和属性名称仅支持小写英文字母、数字和下划线；至少需要一个属性、主键和唯一标题键；被关系、继承或抽取配置引用的类型不能直接删除。

本体设计对象类型

新建对象类型表单

对象类型属性定义页签

对象类型添加属性表单

关系类型配置

功能描述：关系类型决定图谱是否能表达真实业务链路。例如只有定义了客户使用产品和产品包含模块，系统才能进一步推导客户使用了哪些模块。

关系类型列表

关系类型基础信息

关系类型关联字段

AI 辅助快速生成 Schema

功能描述：AI生成用于冷启动 本体设计Schema。

操作：用户可以填写目标，例如：

我希望这个本体帮助 AI 理解项目、需求、系统和交付文档之间的关系， 用于回答项目背景、系统影响范围和交付追溯问题。

结果：系统会参考目标与当前 维基 内容，生成对象类型和关系类型候选。生成过程中会展示进度、模型分析和系统校验结果，生成完成后需要用户确认候选 本体设计Schema。

注意：如果已有 本体设计Schema，再次生成会覆盖当前 本体设计Schema，并且后续需要重新抽取本体数据，用户需要确认覆盖。

AI生成Schema

实例数据抽取

功能描述：实例数据抽取按照已确认的 本体设计Schema，把 维基知识 页面中的对象、属性和关系转换为结构化实例数据。本体设计Schema 定义数据 “应该如何组织”，实例数据回答 “实际有哪些数据”。抽取是规则定义向业务事实转化的必要环节，也是知识图谱具备检索与分析能力的前提。

操作：进入知识图谱 → 实例数据抽取，选择增量抽取或全量抽取，点击开始抽取，并在下方队列查看进度。

结果：系统按当前 Schema 处理 维基 页面，生成或更新对象实例和关系实例。队列显示每个 维基 文件的抽取状态，任务完成后可进入实例数据查看结果。

注意：发起抽取前必须已有对象类型；本地对象为空时系统会阻断。相同范围的任务处理中不能重复发起。增量抽取只处理新增或变化的 维基，全量抽取会重新处理全部 维基，耗时和模型消耗更高。失败文件可重试，清空队列会取消未完成任务并移除队列记录。

抽取队列-进度展示

实例数据

功能描述：实例数据用于按对象类型浏览、搜索、核对和追溯抽取出的对象实例及其关系。

操作：进入「知识图谱 → 实例数据，在左侧选择对象类型，使用搜索和分页定位对象，点击数据行或查看打开详情。

结果：右侧展示当前对象类型的实例列表；详情面板展示对象属性、来源页面、证据、置信度和相关关系，可据此判断抽取结果是否准确。

注意：实例数据依赖对象类型和实例抽取结果。对象类型为空或尚未完成抽取时，页面会提示暂无数据。当前页面主要用于浏览和核对实例，不应在这里直接发起抽取；如结果不正确，应回到 维基 修正内容、回到本体设计调整 Schema，或重新执行实例抽取。

图谱预览

Schema 图谱

操作：点击图谱预览；确认处于Schema 图谱页签；点击对象类型查看属性和关联关系；使用缩放和重置按钮。

结果：页面以图谱方式展示对象类型、关系类型和结构定义。

注意：Schema 图谱为空通常表示尚未完成本体设计；Schema 图谱展示定义而非实例数量；实例数据应在实例数据或知识图谱预览中查看。

Schema 图谱

Schema对象类型详情

Schema对象编辑

知识图谱预览

操作：在图谱预览中切换到知识图谱预览；使用类型、社区和孤儿节点筛选；点击节点或洞察项查看详情。

结果：页面展示本体实例节点、关系、类型分布、意外连接和知识缺口。

意外连接和知识缺口定义见：

注意：知识缺口是治理建议，不是自动修复结论。发布或对外使用前应由业务负责人确认节点和关系口径。

数据血缘

功能描述：数据血缘用于展示知识生产链路中 原始资料、维基知识 和 本体产物之间的来源与影响关系。

操作：进入数据血缘，查看来源覆盖率、原始资料数、维基 节点数和血缘链路；搜索文件或点击节点，并在需要时开启只显示关联文件。

结果：页面展示 原始资料、维基知识 和 本体产物 之间的三列血缘关系。点击节点后，可以查看其上游来源、下游产物和文件详情，用于判断知识结论是否可追溯。

注意：数据血缘依赖 原始资料 导入、维基知识编译 和 本体抽取 等环节。无下游生成文件表示原始资料尚未生成有效知识产物，无上游来源文件表示 维基 缺少来源依据。删除 Raw 原始资料不会自动删除已生成 维基，血缘会标记原始资料为已删除。

血缘总览

维基文件详情面板

本体文件详情面板

Agent 会话中调用知识工作区

操作：在 DeepWorks 会话输入框点击；输入 @；在候选菜单中选择本地知识库。 结果：输入框上方显示知识库候选，本地知识库标注为本地，并说明会基于已启用知识工作区检索、溯源和回答。 注意：本地知识库应选择本地知识库；选择企业知识库会切换到云端项目空间。

会话输入框 @ 知识候选菜单

会话知识面板停用菜单

Agent 调用****的典型场景

用户在 Agent 会话中通过自然语言调用本地知识库能力，完成知识的生产、维护和使用：

创建 / 初始化知识库

场景目标：为新业务建立知识沉淀空间，明确知识边界、资料范围和使用方式。

推荐提示词

帮我创建一个本地知识库售前交付知识库。 业务范围是项目交付、实施规范、客户沟通结论和常见问题。 请初始化知识库结构，并导入以下路径内的资料：｛｝

执行后应得到

• 新的知识库 / 工作区。
• 明确的业务范围。
• Raw、维基、图谱、技能等目录或能力初始化。
• 后续导入资料的建议。

导入原始资料

场景目标：把本地文件夹、文档、FAQ、经验结论或已有 维基 纳入知识库。

推荐提示词

@知识中心 把 /Users/joy/Documents/交付资料 加入知识空间。 请先检查资料结构，再导入这些文件。 导入后告诉我新增了多少份原始资料。

执行后应得到

• 新增原始资料列表。
• Raw 文件路径。
• 导入状态。
• 后续可编译提示。 注意：涉及批量导入时，最好先让 Agent 检查文件夹结构；确认无误后再执行导入。

编译知识

场景目标：把原始资料加工成 维基、图谱、技能、血缘等可调用知识资产。

推荐提示词

@知识中心 对刚才导入的交付资料执行编译。 请生成 维基 页面、实体关系、技能投影和数据血缘。 完成后告诉我新增页面数量、待审核项和编译结果。

增量编译：

@知识中心 增量编译当前知识库，只处理有变化的资料。 请跳过未变化内容，并说明哪些资料被编译、哪些被跳过。

执行后应得到

• 编译任务状态。
• 新增或更新的 维基 页面。
• 实体、关系、技能或血缘结果。
• 待审核项、冲突项或失败原因。 注意：全量重编译影响较大，建议明确要求 Agent 先统计影响范围，再确认执行。

检查知识质量

场景目标：发现冲突、缺页、低质量内容、未编译资料和问答缺口。

推荐提示词

@知识中心 检查当前知识库治理状态。 请列出：

1. 未编译或编译失败的资料；
2. 待审核 维基；
3. 实体和关系冲突；
4. 当前问答缺口；
5. 建议下一步处理动作。

执行后应得到

• 知识库规模和启用状态。
• 未处理资料数量。
• Review、Check、Gap 摘要。
• 下一步修复建议。

调用知识回答问题

场景目标：让 Agent 基于已启用的知识库回答业务问题，而不是凭通用模型自由发挥。

推荐提示词

@知识中心 基于当前知识库回答： 客户现场出现服务启动失败时，标准排查步骤是什么？ 请按优先级给出原因和操作步骤，并附上知识来源。 如果知识库证据不足，请明确说证据不足，不要自行编造。

也可以查规范或 SOP：

@知识中心 根据知识库里的实施规范，整理上线前检查清单。 要求：

1. 按检查阶段分组；
2. 每项写明检查动作；
3. 标注是否必须；
4. 附上来源。

执行后应得到

• 操作步骤或结论。
• 知识来源。
• 如果证据不足，会提示缺口。

沉淀新知识 / 补齐缺口

场景目标：把会话中的新结论、客户经验、问题处理结果回流到知识库，避免知识只停留在聊天里。

推荐提示词

@知识中心 把刚才总结的服务启动失败处理方案沉淀到知识库。 请生成一条新的知识记录，标题为服务启动失败标准排查流程。 内容要包含现象、可能原因、排查步骤、处理方式和适用环境。

也可以先治理再沉淀：

@知识中心 刚才这个问题暴露了一个知识缺口。 请创建一条 Gap，缺失内容是跨云迁移后的域名解析检查流程。 影响场景是客户迁移后访问失败，建议后续补充对应 SOP。

执行后应得到

• 新增 Raw 记录或 Gap 记录。
• 明确标题、内容、适用场景。
• 后续编译或人工审核建议。

附录：图片与正文位置映射表