APEMIND / 知识图谱
沿着连接，找到原文。
探索散落在文档中的人物、产品与概念。从实体连接找到阅读方向，再打开原始资料，核对每条线索。
用知识图谱调查跨文档问题
ApeMind 将图谱、向量与全文检索结合起来。从一个实体出发，探索相邻对象，再回到来源材料。Agent 可以结合图谱查询和文档读取，继续调查同一个问题。
结合原文审核实体合并与噪声处理建议，确认的治理规则保留操作记录，并可撤销。图谱连接帮助定位证据，原文决定这条连接真正表达什么。
开发预览
知识图谱 v2：从实体到主题地图
以下主题地图与实体卡片流程正在开发中，是否可用取决于部署版本和知识库，尚非所有部署都具备。
发现主题
社区发现将连接紧密的实体组织成主题，并展示代表实体。面对陌生资料，可以先选一个主题，再决定深入读什么。
沿线索探索
跨主题实体提示值得继续调查的连接。打开对象，查看它出现在哪些资料里、还与哪些实体一起被提到。
回到原文
展开引句并打开来源文档，核对关联的含义。也可以让 Agent 通过实体查询工具继续查找和读取资料。
预览版基于实体共现的加权 Louvain 社区发现生成主题。规模较小或主题较少的知识库可能展示实体图，而非主题气泡。一起被提到本身不能证明某种业务关系或因果关系。
从一批陌生资料找到阅读路径
假设一批研究资料涉及储能、材料和制造。一个跨主题出现的材料名称，可以带你找到两个领域的文档。继续读原文，才能判断某项制造工艺是否真的使用这种材料。这是使用方式示例，并非客户实测结果。
哪些问题值得使用图谱？
围绕对象展开调查
需要跨文档查找某个人、产品或概念，或核对多个对象之间的连接时，可以评估图谱是否有帮助。
结合直接检索
精确短语、直接事实和实体识别遗漏的内容，仍可用全文或向量检索寻找。
用自己的题目验证
保持资料、模型与工具预算一致，比较答案依据、遗漏、延迟和用量；建图成本与查询成本分开记录。
关于知识图谱与 GraphRAG
社区发现带来了什么？
它提供了浏览实体分组的入口。在 v2 预览中，主题代表实体与跨主题对象帮助选择下一步阅读方向；分组并不等于对每篇文档的完整分类。
主题地图就是全库摘要吗？
主题地图用于组织探索路径。简短的主题说明和问题建议，并不代表已经具备完整的社区报告或全库问答流程。
使用图谱一定会让回答更准确吗？
效果取决于问题和资料。实体识别可能遗漏，共现也可能造成误解。需要核对原文，并用代表性问题与普通检索做对照。
Agent 可以怎样使用图谱？
Agent 可以将图谱查询与原文读取结合。v2 预览提供实体卡片和带引句的相关实体列表；工具是否可用仍取决于知识库、权限和已启用能力。
继续了解探索与核对方法
从使用路径进入，再了解索引和引用机制。
从一个能核对答案的问题开始
选择你有权访问的知识库，查找一个对象并阅读来源，再与普通检索的结果比较。当前部署可能尚无预览版入口。
打开知识库