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知识图谱
知识如何在系统中流动
从文档到洞察，Ragany 构建了完整的知识处理链路
核心能力
为知识管理而生
从资料采集到智能问答，再到 Agent 调用与运营审计，Ragany 面向生产环境构建企业知识基础设施。
知识全生命周期
从文档、网页、Markdown、FAQ 和图片接入，到解析、清洗、分块、索引与问答，覆盖知识生产全链路。
多模态知识理解
保留 OCR 文本、图片、表格、截图和流程图等视觉信息，让复杂企业资料也能被完整检索。
混合检索与重排
向量检索结合关键词召回，并通过 Rerank、MMR 和上下文裁剪提升相关性与覆盖度。
企业级权限隔离
以空间和租户为边界，贯穿用户、知识库、Agent、API Key 与检索调用的全链路权限校验。
Agent 与 MCP 生态
通过 API、SDK、CLI、MCP、嵌入式页面和 IM，将企业知识接入业务系统与智能工作流。
可追踪、可诊断、可审计
关联 Request ID、任务状态、检索过程、模型调用、Token 用量与审计记录，让 AI 应用可持续运营。
知识闭环
从“能问答”到
“可落地的 AI 基础设施”
每一次入库、检索、模型调用和权限判断都被纳入可观测链路，让知识持续更新，让答案有据可依。
01
采集与解析
接入文档、网页、FAQ、图片等异构知识源。
02
处理与索引
解析、清洗、分块、向量化，建立多路索引。
03
检索与生成
混合召回、重排并生成带来源引用的答案。
04
评估与运营
追踪任务、模型调用、质量与权限审计。
申请体验
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