面对海量且碎片化的开源情报，企业往往难以快速获取深层洞察。神经符号 Neuro-Symbolic 架构通过融合大语言模型（LLM）的认知广度与知识图谱（Symbolic）的逻辑深度，不仅能自动化地“读懂”全球政策与市场动态，更能基于事实数据进行严谨的链式推理，为企业提供可解释、无幻觉的决策依据。
负责处理模糊性、多模态数据（文本、图像），进行信息抽取与语义向量化。
负责存储结构化知识图谱，执行逻辑查询、路径分析与图算法推理。
通过无头浏览器引擎与 API 聚合器，针对动态网页、静态文档（PDF/HTML）进行结构还原。去除页面噪音（广告、导航），仅保留核心内容。
利用 LLM 的上下文理解能力，将非结构化文本转换为结构化的“主语-谓语-宾语”三元组。执行实体消歧与对齐，确保知识的唯一性。
将抽取的三元组写入图数据库，建立复杂的实体关联。同时对关键文本属性生成高维向量嵌入，以支持混合检索（语义+关键词）。
查询内容被转化为向量，在向量空间中检索最相似的节点（如特定政策或公司）作为推理的起点。
从起点出发，沿关系边扩展（如：政策->限制->技术->供应商），提取完整的上下文子图结构。
将检索到的事实子图转化为自然语言提示，约束 LLM 仅根据图谱中的事实生成回答，杜绝幻觉。
支持 ACID 事务的原生属性图数据库，实现了图数据科学算法，用于计算节点中心度、社区发现及路径传播。
利用大语言模型（LLM）处理复杂的自然语言理解、逻辑拆解及最终的报告生成。
高维语义嵌入模型（Embedding Model），支持多语言文本映射，负责连接非结构化查询与结构化图谱。
负责管理大语言模型上下文窗口、提示词模板控制以及数据管道的调度与监控。
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