W-Knowledge 将非结构化文档——PDF、Word 文件、网页、研究论文——转化为可用自然语言查询的结构化知识图谱。它解析文档、抽取实体与关系、将其连接成可遍历的图谱，随后让你用自然语言提问，并获得有据可查、基于你自有语料的引用式答案。专为研究团队、知识管理从业者，以及深陷海量文档却无法有效检索的组织而打造。
文档解析
W-Knowledge 在单条接入管线中处理 PDF、DOCX、HTML、纯文本以及扫描图像（通过 OCR）。表格、图表、脚注与章节层级在解析结果中得到保留，使抽取出的实体携带准确的位置上下文。批量接入整个文档库，让管线异步运行——每份文档处理完成后，结果即时出现在图谱中。
实体抽取与关系映射
命名实体识别可辨识人物、组织、地点、日期、技术术语与领域专有概念。关系抽取随后映射实体之间的关联——“作者为”“隶属于”“提及”“相矛盾”——构建出一张丰富、可遍历的图谱，而非一份扁平的关键词清单。自定义实体类型与关系 schema，让抽取贴合你所在的领域。
知识图谱
所有抽取出的实体与关系都存储于可查询的图数据库中。遍历图谱即可发现跨文档的关联——这些在关键词检索中根本不可见：例如找出每一份在特定法规语境下提及某组织的文档，或浮现所有撰写过某主题、且彼此相互引用的作者及其论文。
自然语言问答
用自然语言提问，即可获得从图谱与底层文档文本中综合而来的答案，并附带引用，链接回支撑该答案的精确段落。问答层始终扎根于你的语料——它不会从你的文档之外杜撰事实——因而适用于高风险的研究与合规场景。
应用场景
- →从数千份内部制度与流程文档中构建可检索的知识库
- →从一批行业报告语料中抽取竞品提及与产品关系
- →基于你自有的制度库回答监管合规问题
- →通过浮现实体共现与引用关系来梳理研究文献
- →让新团队成员通过向机构文档提问的方式快速上手