OntoFlow：AI本体智能平台 - 数据分析决策系统开发全流程

系统 6 大功能概览

数据分析决策生产系统开发全流程闭环

大模型

LLM 主流大模型能力绑定

统一接入 OpenAI、DeepSeek、Ollama、文心、通义、混元等主流大模型，一套 API 自由切换，支持多模型并行对比与评测。

数据接入

100+ 数据系统对接 / 智能问数

对接关系型数据库、消息队列、NoSQL、文件存储、API/SaaS 等 100+ 数据源，支持自然语言问数，数据即答。

GraphRAG

GraphRAG 企业知识库

向量检索 + 图谱关联双路融合，精准度远超纯向量 RAG。自动抽取实体写入 AbutionGraph，新增数据触发关联指标实时重算。

本体建模

本体建模工作流

可视化定义实体、关系、属性、聚合函数与行动函数。数据入库自动触发计算，AI 生成图查询代码，一键注册为 MCP Tool / Skill。

智能体

智能体 / Bot 构建与发布

可视化配置 Bot 系统提示词、挂载工具与知识库。支持多轮对话记忆、MCP Tool 注册与 Public API 发布，一键上线应用市场。

🚧 在建

数字孪生 3D 可视化

基于本体模型构建数字孪生大屏，实体状态实时同步，3D 可视化展现设备、空间与流程的实时运行态势。

我们不是什么，我们是什么

（要点：无 Function \ Action，不本体）

✗ No 大数据中台

难部署难开发难运维难复制

大数据中台架构复杂、建设周期长、投入产出比低，大量企业已宣告中台战略失败。OntoFlow 轻量部署，单节点可运行，无需搭建整套大数据生态。

✗ No 知识中台

业务难以渗入数据标签管理只是表象治标不治本

知识中台本质是数据分类管理，无法让 AI 真正理解业务语义。OntoFlow 的本体模型让每个实体携带行为与计算逻辑，数据即业务。

✗ No 静态图谱

知识图谱≠本体图谱非漂亮的图可视化非"表转图"的浅知

静态知识图谱是数据的搬运，无法感知变化、无法触发行动。OntoFlow 的本体图谱是实时流式的、带时序的、可计算的活体知识网络。

国内唯一

自研动态图谱数据库团队
自研原生本体论语义
比肩 Palantir 的本体驱动底座

◆属性：为实体/关系定义任意 Java 类型属性，含自定义函数类型，数据入库自动触发计算与聚合
◆函数：绑定聚合函数（Sum / Count / HLL 近似计数 / 自定义），流式写入触发实时增量更新
◆行动：绑定可执行行动（重写数据 / 触发 LLM Agent / 发送系统指令），条件满足时自动执行
◆权限：图谱级 + 子图数据级双重隔离，行级权限控制不同用户对同一图谱的数据可见范围

平台系统架构

使用 AI + 本体数据库，进行软件开发的软件

孪
生
层

孪生系统构建企业知识图谱流程图谱实体关系实时数据流跨企业知识图谱知识融合智能与支持全局协同

语
义
层

业务模型实体 / 关系属性类型函数行动（函数 / Agent）查询监控

数
据
层

数据摄取表格数据时序数据图谱数据非结构化数据 API 接口流式数据

基
建
层

Datasource
业务系统集成 LLM
主流大模型集成 AbutionGraph
本体数据库

基础

数据湖 / 云主流大数据基座（Hadoop / Spark / Flink / Kafka / S3 / Minio ...）

📷 images/ontoflow/arch-full.png — 截图：PPT第4页完整系统架构图

软件开发新范式

传统软件开发 vs 本体驱动开发 — 转变思维，你将拥有一片新的世界

🔧 传统软件开发

开发方式

手工编码实现每一个功能，重复劳动多，依赖具体开发者能力

知识表示

业务知识分散在代码与文档中，难以复用，新人上手成本高

维护成本

需求变更时需大量修改代码，牵一发动全身，风险高

AI 集成

AI 是外挂工具，不理解业务语义，答案表面流畅实则空洞

🧠 本体驱动开发（OntoFlow）

开发方式

基于本体模型自动生成代码，可视化开发，AI 辅助，效率提升 10x

知识表示

统一的形式化本体模型，知识即代码，跨项目复用，团队语义对齐

维护成本

需求变更时只需调整本体模型，影响范围精确可控，快速迭代

AI 集成

AI 操作本体对象，真正理解业务语义，决策有据可依、实时感知

本体驱动的 5 步实现路径

🌐

定义世界

Define

→

🧠

注入智能

Infuse

→

👁

感知万物

Perceive

→

⚡

执行决策

Execute

→

💬

人机交互

Interact

📷 images/ontoflow/dev-paradigm.png — 截图：PPT第6页开发范式对比图（图缺失时隐藏）

主流本体数据库架构对比

诊断维度	OntoFlow （AbutionGraph）	Palantir （OSv2）	传统 Triplestore （如 GraphDB）	Neo4j （+ n10s 插件）
底层能力
数据模型	混合图+列+向量+时序	混合图+列+向量	RDF/OWL 三元组	原生属性图
原生向量支持	●	●	○	◑
原生时序支持	●	○	○	○
原生列式分析	●	●	○	○
业务响应
十亿级查询性能	毫秒级	毫秒级	秒级	秒级
内置操作化 Function	●	●	○	○
内置操作化 Action	●	●	○	○
水平扩展性	● （分布式）	●	◑	○
生态与学习
标准兼容（OWL/RDF）	◑ （新架构业务适配更好）	◑	●	◑
生态闭环境	● （1套全生命周期平台）	◑ （4套平台组合）	○ （只能关系推理）	○ （需整合大数据组件）
学习曲线	平缓（开发友好）	陡峭	平缓	平缓

应用场景

🏭 工业 IoT 实时异常检测与根因分析

痛点：设备异常时需人工从海量历史数据中追溯根因，响应滞后数分钟到数小时

传感器数据流式写入 AbutionGraph，实体绑定的聚合函数实时计算设备运行指标。异常触发时，图遍历自动追溯上下游关联设备，LLM 生成根因分析报告与处置建议。

✓ 从数据写入到分析报告生成 < 1 秒

🏦 金融风控关联图谱 + AI 智能决策

痛点：传统规则无法捕捉多跳隐性关联，团伙欺诈难以发现

客户、账户、交易、设备实体及时序关联实时入图。风控工作流基于图查询提取多跳关联特征，结合规则引擎与 LLM 综合判断，决策结果通过 API 回流业务系统。

✓ 百亿数据网络秒级算出风险实体全关联

📚 企业知识中台 + 智能问答

痛点：文档 RAG 准确率低，知识更新后答案仍基于旧内容，无法感知实体关联

企业规章、产品手册、历史案例以图谱形式建模，实体关联通过图遍历增强召回，LLM 基于结构化上下文生成精准答案，新增数据自动触发关联节点重算。

✓ 答案准确率相比纯向量 RAG 显著提升

⚡ 电网 / 能源 — 实时调度优化

痛点：设备关系复杂，路径无标，传统方法无法自动推断设备连接与可用路由

采用 AbutionGraph 无结构建图方式自动推断设备连接，开放电网图谱。1 秒内计算 30 跳范围设备可用线路，亿级设备实时状态感知与调度方案自动生成。

✓ 实时状态感知，调度响应时效提升 100x

🔬 科研知识图谱 + 文献挖掘

痛点：论文检索只能关键词匹配，无法感知研究热点演变与作者协作关系

论文、作者、机构、研究方向建模为图谱实体，时序特征捕捉热点演变。自然语言提问触发图谱检索 + 文献召回 + LLM 综合分析，生成专题研究报告。

✓ 秒级返回全图趋势分析与关联发现

🤖 企业 AI 数字员工 / MCP 自动化

痛点：AI 助手只能聊天，无法真正操控企业系统完成业务流程

为 ERP、CRM、OA 定义本体模型，将查询、填写、审批等操作封装为 MCP Tool，Claude Desktop 等 AI 客户端直接调用，自然语言驱动业务流程完整闭环。

✓ 自然语言驱动，业务流程全自动

更多场景：公安侦查 · 供应链管理 · 社交关系分析 · 医疗知识问答 · 线上零售 ...

期待与您一起探索 →

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