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近日，久湛信息正式发布全新架构的科学智能知识库平台——InforStack Knowledge｜久湛知融科学智能知识库平台。 在本次产品架构设计中，公司创始人兼首席科学家郭毅可院士深度参与指导，并以前瞻性的科学视野，确立了以“端云协同、双轨并行”为核心的架构思想。郭院士认为，大模型时代的知识库竞争，已不再局限于知识储量或问答能力的竞争，而将逐步演变为围绕组织体系、数据安全与智能执行的协同能力竞争。科学智能知识库不应只是知识的存储查询工具，而应成为组织持续沉淀经验、驱动创新的认知底座。基于郭院士的指导思想，InforStack Knowledge 产品迎来了全新架构跃升，平台深度融合 Agent/Skill、智能工作站、图数据库、混合 RAG、GraphRAG、Wiki 知识循环等前沿技术，通过"端侧安全处理"与"云侧智能协同"的双轨并行，推动知识库产品实现从“知识仓库”向“融通能力”的范式跃迁。 01 / 命名哲学 知行合一：致敬阳明心学的东方智慧 在漫长的企业数字化与知识管理实践中，许多组织都面临着一种无言的隐痛：无数高价值的技术方案、行业规则和专家经验，长期被孤立地封存在服务器的文件夹深处。 这些由心血凝聚而成的智慧资产，因缺乏与具体业务场景的动态连接，常年处于封存、静止的失活状态。每当新的挑战来临，员工依然只能凭借个体的碎片化经验孤军奋斗，导致组织珍贵的智力资产与实时的业务执行之间，横亘着一条难以逾越的“知行鸿沟”。 知融汇聚：前沿科技的哲学回响 知是行之始，行是知之成。真知即所以行，不行不足谓之知。 知识管理的终极目标，绝非建立一座陈列静态文献的“博物馆”，而必须在业务行进中实现认知与行动的持续融通。作为连接“资料、知识、规则、任务与成果”的企业智能大脑，久湛知融通过构建结构化知识资产体系，让冰冷、静态的数据在层层递进的资产化治理中被赋予执行力，转化为团队可实时调用、直接引用的生产力工具，并在AI时代完成了“以知导行，以行证知”的哲学闭环。 02 / 双轨架构 端云协同：破局大模型时代的隐私张力 今天，几乎所有团队都渴望借助大模型的卓越能力提升日常工作效率，然而企业内部文件、技术方案、科研资料、客户数据等重要信息资产，受到数据安全与合规管理要求约束，无法直接分享给外部云端，从而构成了“AI 能力渴求”与“信息安全保护”之间的巨大张力。 双轨架构：为安全与效率平衡提供了全新解决路径 本地工作站端（项目文档中心）—— 保障数据主权：核心业务数据与过程材料，全部在本地安全沙箱内完成就地解析、切分与本地推理。仅在用户授权的前提下，将经过隐私脱敏处理的安全指令向云端发起调用，而最终业务结果依然在本地安全闭环中生成。保障高敏感资产全程“不出域”。 云端中心库（企业知识中心）—— 融汇全局共识：将国家行业政策、标准公文模板以及经过脱敏处理的安全 Skill（技能）统一置于云端进行集中治理与版本演进，确保组织级知识的高效流转与复用，减少低效重复建设。 郭院士确立的“端云协同、双轨并行”的技术架构，不仅能够满足保密性要求严苛的机构单位，也支持中小企业实现轻量化、无感化的即插即用，让安全与效率不再是非此即彼的选择题。 03 / 认知经纬 图谱织网：融合图数据库、GraphRAG，突破传统 RAG 的认知局限 在严谨的科研论证、合规性审计、合同条款比对等高专业场景中，传统检索增强生成（RAG）技术面临着复杂推理能力不足的问题，由于其主要依赖向量相似度匹配，如同在数据海洋中搜寻孤立的“字句碎片”。面对跨文档、跨项目的全局性、关联性推理时，传统 RAG 容易暴露出“见树不见林”的局限——只能抓取片段化的文本切片，却难以完整编织出知识之间的因果链条与关系网络。 久湛知融在混合检索的基础上，深度引入图数据库与 GraphRAG（图谱检索增强生成）技术，重塑了系统的认知经纬。通过“图谱织网”将散落的数据节点编织为纵横交错的智慧图谱，实现从“碎片检索”向“关系推理”的跃升： • 多维知识检索体系：融合全文检索、元数据过滤、语义向量与精确规则，实现多路全景召回，突破单一语义匹配的局限。 • GraphRAG 跨文档关系推理：依托底层图数据库与关系图谱识别深层关联关系与潜在因果链条，支持跨文档、跨项目的关联推理，为复杂决策提供更具研究深度的支撑。 • 可信可追溯：AI 输出的关键结论均在前端同步关联引用源、具体章节及原文片段，确保“问答可查证、引用可定位”的高透明度。 04 / 行知闭环 Agent & Skill：摆脱对话框束缚，进入业务现场 回望传统 AI 知识库产品，用户交互大多仍被束缚在一问一答的浅表对话框中，大模型往往只是对话框里的“言语巨人”，而难以深入具体业务执行过程，知识难以真正转化为直接的生产力价值。久湛知融通过 Agent（智能体）与 Skill（核心技能） 的协同，让知识不再被动等待调用，而是可以以智能体的形式融入团队协作与业务实战。 • Agent（行动派智能体）：负责理解复杂意图、自动规划任务路径、智能调配资源。例如：标书审查助手、公文质量检查助手、科研情报分析助手。 • Skill（核心技能封装）：将组织中优秀专家的专业方法、执行步骤与业务经验，凝练为标准化工具箱。例如：合规性审查、专业文风润色、报告一键转 PPT 等。 Wiki 机制：保障组织智力长效常新 久湛知融借鉴 Wiki 协作、版本演进与多方修订的设计思想，构建了闭环的知识新陈代谢机制：资料采集 ➜ 智能加工 ➜ 人工核验 ➜ 业务场景调用 ➜ 反馈沉淀 ➜ 持续更新 Wiki。在日常的项目推进和业务实战中，每一位用户发现的创新技能、纠偏经验或新规与标准，均可一键提交为“候选知识/候选规则”，这些源于一线的实践经验会快速注入 Wiki 库中，在人机高效协同中完成自我迭代，让知识越用越新，经验越用越准。 05 / 矩阵版图 作为久湛信息 AI 能力基座驱动的四大核心产品线之一，久湛知融（InforStack Knowledge） 将与其他产品平台深度协同，共同构建 InforStack 产品智力版图。 面向 AI 时代，久湛知融将继续以“知行合一”为产品理念，让沉睡的知识资产重新激活，在真实业务场景中完成“以知导行、以行证知”的价值闭环。...