简介：
自动生成企业知识图谱与语义模型，为大语言模型智能体提供业务上下文。
功能：
元数据摄取与数据剖析：Flow.BI 可连接企业各类源系统，读取其模式、主外键、约束、基数、命名规范和实际使用模式，同时进一步剖析数据分布与质量，帮助系统理解哪些结构真实支撑业务，而不仅是技术表结构。
自动推导业务语义模型：引擎将技术结构翻译为业务含义，识别不同技术表是否代表同一现实世界实体，判断外键是否承载真实业务关系，并发现跨系统而非单系统内部的关系，减少人工建模。
生成企业知识图谱：把推导出的模型物化为知识图谱，业务实体作为节点，关系作为边，并让每个节点和边携带来源信息，形成可查询、机器可读的企业级图结构。
完整溯源与可审计：图谱中的每个实体和关系都能回溯到支持它的元数据与证据，避免生成看似合理但无法验证的模型，使模型能够被审计、验证和治理。
语义层映射：将业务词汇映射到物理表、字段和连接逻辑，使业务人员用自然语言提出的问题能解析到正确的数据结构和关系上。
人机协同影响生成：虽然系统自动生成语义模型，但保留人工介入机制，业务专家和工程师可以调整、修正和引导人工智能，以获得更符合预期的结果。
持续侦测与自动更新：当源系统发生变化时，Flow.BI 能检测变化并更新语义模型与知识图谱，避免模型静默漂移或长期过时，保持与实际系统一致。
为大语言模型与图检索增强生成提供基础：大语言模型流畅但缺少企业上下文，知识图谱提供实体、关系与术语定义，让智能体在图检索增强生成等应用中基于组织真实语义作答。
需求人群：
["数据与分析团队：他们常因重复构建连接逻辑和口径不一致而耗费时间，Flow.BI 可自动生成统一语义模型，减少重复工作并提升分析一致性。", "数据治理团队：传统术语表容易描述理想化业务而非生产现实，该产品从真实源系统派生业务定义，帮助治理团队维护更贴近实际的数据资产目录与术语体系。", "人工智能与大语言模型工程团队：他们需要机器可读的业务上下文来约束和增强模型，知识图谱与语义模型可作为智能体的接地基础，提升回答准确性和可解释性。", "企业架构与商业智能负责人：当业务模型分散在多个系统时，他们需要统一视图，Flow.BI 可跨系统推导实体和关系，为集成、报表和决策提供共同语言。", "数据建模与知识图谱工程师：他们可借助自动生成、可追溯和持续更新的图谱与语义模型，减少手工建模，把精力放在验证、扩展和业务规则优化上。", "合规、审计与风险团队：溯源机制让每个实体和关系都能追溯到来源证据，便于审计模型依据、降低合规风险并增强对人工智能输出的信任。"]
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