本期《qKnow知识平台核心能力解析》,我们将聚焦非结构化抽取能力,带你系统了解:qKnow是如何借助大模型技术,将“看得懂的文档”,转化为“用得上的知识图谱”的。一、什么是非结构化抽取? 在qKnow中,非结构化抽取并不是“简单的信息识别”,而是:以图谱模型为约束以业务语义为导向以可追溯、可校验、可发布为目标为后续的知识图谱构建、智能问答、知识检索、推理分析等上层应用,持续提供高质量、可信任的知识供给 qKnow在知识抽取阶段,全面支持多种主流非结构化文件格式,包括但不限于:TXTPDFHTML以及常见的结构化/半结构化文本内容无论是规范制度、技术文档、业务方案,还是网页内容、说明材料,都可以作为抽取对象统一纳入管理 qKnow支持非结构化抽取任务的全流程精细化配置:自定义抽取任务名称,便于管理与追溯按需选择本次参与抽取的知识文件精准绑定图谱模型中的概念与关系明确抽取范围,避免无效、冗余或偏离业务语义的结果通过模型约束 下期预告下一期《qKnow知识平台核心能力解析》,我们将带来更偏技术向的深度内容:《基于DeepKE,如何进行非结构化抽取》从底层框架、能力选型到工程实践,带你深入理解qKnow非结构化抽取背后的技术实现逻辑
继上周 qKnow 智能体构建平台获评 Gitee 年度最佳开源项目 后,千桐科技再次迎来开源领域的高光时刻。 qData与qKnow能够在如此激烈的竞争中脱颖而出,足见其技术成色与生态价值已跻身行业顶尖行列。 荣誉背后:从深耕到认可据悉,本届评选竞争空前激烈。 qKnow智能体构建平台:获奖关键词—知识闭环·AI落地破局者qKnow打破了传统RAG框架的局限,提供从知识接入、模型训练到智能应用的全流程解决方案。 在具身智能、多模态问答等前沿场景中,qKnow智能体构建平台已展现出突出的落地价值。 开源之路,更高起点两项大奖既是里程碑,更是冲锋号。 正是因为你们的信任与共创,才让qData与qKnow从代码生长为生态,从工具进化为影响力。
2025 年 8 月 18 日,qKnow 知识平台 正式发布首个稳定版本 qKnow 1.0.0。 qKnow 1.0.0 聚焦于 知识全生命周期管理 的核心功能建设,集成先进的知识抽取技术与直观的可视化探索能力,致力于打造企业级知识中枢,帮助用户构建语义明确、动态演化的知识图谱体系。 特别说明作为首个正式发布版本,qKnow 1.0.0 奠定了平台的核心架构与功能体系。未来,qKnow 将持续迭代,进一步增强知识抽取、融合、推理等能力,推动企业知识管理与 AI 应用的深度融合。
后端目录结构├─ qknow-framework/ # 公共配置模块(核心依赖)│ ├─ qknow-auth # OAuth2 授权模块│ ├─ qknow-common 模块│ ├─ qknow-file # 文件管理服务│ ├─ qknow-generator # 代码生成器│ ├─ qknow-mybatis qknow-quartz # 定时任务模块│ ├─ qknow-redis # Redis 缓存模块│ ├─ qknow-security # 安全认证模块│ ├─ qknow-websocket # WebSocket 实时通信模块├─ qknow-module-app/ # 知识应用模块├─ qknow-module-dm SQL 文件:mysql -u root -p qknow_dev < sql/qknow_20250522.sqlmysql -u root -p qknow_dev < sql/quartz.sql2
针对这一需求,qKnow智能体构建平台开源版v2.2.2正式发布。 为了帮助客户更直观地理解qKnow如何赋能特定行业,qKnow智能体构建平台开源版v2.2.2版本重磅推出了泵站行业全套演示数据。 这一升级意味着,qKnow正在从单纯的工具平台,向“平台+方法论+行业样板”的综合解决方案提供商转型。 在追求新功能的同时,qKnow从未放松对底层体验的打磨。 结语qKnow智能体构建平台开源版v2.2.2的更新,围绕三个关键词展开:可复用的行业数据、可感知的交互细节、可靠的系统稳定性。
qKnow智能体构建平台专业版v3.1.0对插件中心进行了结构性升级,使其从“功能集合”,转变为“能力生态入口”。插件市场成为统一的能力供给层。 当插件体系从“工具集合”升级为“能力生态”,qKnow本身也从系统平台逐步转变为一个持续生长的智能中枢。 qKnow智能体构建平台专业版v3.1.0在工具管理层做了更进一步的抽象,使其更贴近真实业务运行方式。首先是结构化的分类能力。 )管理能力,企业只需配置标准HTTP接口,即可将外部系统能力同步至qKnow智能体构建平台,并自动接入Agent体系。 最后qKnow智能体构建平台专业版v3.1.0的变化并不只是功能叠加,而是一种结构重构。更重要的是,这种架构变化所指向的,不是“更强的AI能力”,而是“更贴近业务的AI落地方式”。
qKnow商业版v2.6.1正式发布。这是一次里程碑式的重大版本更新。 但随着业务规模扩大、场景复杂度提升,我们越来越清晰地看到一些长期问题:框架能力边界受限,深度定制困难多模型、多向量库适配灵活性不足技术栈被锁定,升级节奏受制于人在政企、行业场景下,自主可控成为硬要求qKnow 、向量化并存储查询阶段对用户问题进行向量化基于语义相似度,从向量库中检索最相关内容作为参考上下文这一改造让qKnow的知识库能力具备了:✅更强的可控性✅更好的性能可调优空间✅更灵活的部署与扩展能力2️⃣ “拼装结果”,而是围绕qKnow自身知识体系与业务场景深度优化的原生能力。 如果你关心的是:企业级知识库如何真正落地大模型如何与业务深度结合AI系统如何长期可控、可演进那么,qKnow知识平台商业版v2.6.1,是一个值得关注的起点。欢迎体验,也欢迎交流。
为了让这些技术更易于学习与使用,qKnow团队推出了知识平台教育版——面向学生、教师和教育机构的专属版本,帮助大家更轻松地开展知识图谱与AI实践教学与研究。 简介qKnow知识平台教育版面向教育场景,提供知识图谱构建、智能检索、RAG应用开发等核心能力,帮助师生在教学、科研与创新项目中高效使用AI技术。 无论是课堂实验、论文研究,还是创新实践课程,qKnow都能成为智能知识管理与学习的基础平台。 教育应用价值对学生通过qKnow平台,可以更直观地理解知识图谱与AI的核心原理,快速开展实验、报告或科研性项目,提升数据与知识建模能力。 3️⃣教学资源支持qKnow教育版配套提供课程课件、实验指导书与案例数据集,便于教师快速组织课堂教学与实验指导,帮助学生在真实场景中掌握知识图谱与AI应用能力。
qKnow知识平台开源版v1.0.3作为首个正式版本后的重要迭代版本,聚焦系统稳定性提升、部署体验优化与关键问题修复。 通过标准化的容器编排配置,开发者和运维人员能够快速启动完整的qKnow平台,显著提升部署效率。️ 文档体系同步升级同步完善官方文档站内容,涵盖详细的部署指南、常见问题解答及完整的API使用说明,帮助用户更快速地上手并高效集成qKnow平台。致谢与未来展望衷心感谢每一位早期用户的信任与宝贵反馈! qKnow知识平台开源版v1.0.3的发布是我们持续打磨产品、深入贴近用户需求的重要里程碑。 立即升级,体验更稳定、更便捷的qKnow知识平台!
这正是qKnow智能体构建平台专业版此次AI工具管理升级要解决的核心命题。 工具封闭,是智能体走向业务的最大瓶颈此前,qKnow智能体构建平台专业版中的工具以官方预置为主,开发内置、能力相对固化,用户无法自由添加——这形成了一个技术黑盒。 qKnow此次工具管理升级,正是对这一问题给出的回答。从官方预置到自主创造,从混乱堆砌到有序管理——技术黑盒被打破,工具能力不再固化,企业可以根据自己的业务节奏灵活扩展。 本次工具管理升级,是qKnow在“开放生态”方向上的重要一步。
2025年10月31日,千桐科技正式发布 qKnow 知识平台商业版 2.0。 平台简介qKnow 知识平台 是一款以知识图谱为核心、融合向量知识库的开源企业级智能知识平台,致力于构建“结构化 + 非结构化”一体化的知识中枢。 面向未来的知识智能平台qKnow 2.0 不仅是一款知识图谱平台,更是一个驱动企业知识智能化的“新操作系统”。 即刻体验 qKnow 2.0qKnow 商业版 2.0 已全面开放试用!无论您希望构建企业知识中枢、打造智能客服底座,还是实现文档自动生成与智能审查,qKnow 都将为您提供坚实、可扩展的支撑。 qKnow 2.0,正式启航!
在qKnow知识平台中,我们始终坚持一个原则:没有模型的知识,就像没有骨架的身体——信息再多,也无法形成真正可用的“智能”。 本期内容,我们将以实际操作为线索,带你系统了解:在qKnow中,如何从业务目标出发,构建一个高质量、可持续演进的图谱模型,为后续的结构化抽取、智能问答与推理分析打下坚实基础。一、什么是图谱模型? 在qKnow知识平台中,这三个问题分别对应了三类核心配置能力:概念配置:定义“有什么”属性配置:定义“长什么样”关系配置:定义“彼此如何连接”只有先把这套“骨架”设计清楚,后续的知识抽取、存储和应用,才能有序展开 三、新增图谱模型在明确构建目标后,即可在qKnow中新增图谱模型。 AI辅助抽取能力如果你对文档内容不够熟悉,qKnow也支持通过AI智能抽取的方式,辅助生成概念与关系建议。需要注意的是:AI抽取是“辅助”,不是“替代”。AI抽取完成后,仍需要人工进行筛选与确认。
对于首次使用qKnow智能体构建平台的用户,可以按照“模型配置—Bot检查—运行验证”的流程完成基础配置,确保模型能力能够顺利进入智能体执行链路。 APIKey可以理解为qKnow调用外部模型服务时使用的身份凭证。同一个模型平台支持配置多个APIKey。 正常情况下,qKnow会根据已配置的平台信息同步对应模型。因此,模型列表是否能够正常显示,也是验证模型接入是否成功的重要方式。 qKnow中的Bot主要分为两类:内置Bot;用户创建的非内置Bot。两类Bot在用途和维护方式上存在区别。什么是内置Bot?内置Bot是qKnow平台预先配置的Bot。 qKnow基础配置流程总结整个配置过程可以简单理解为三个层次:第一层:模型市场解决的是:qKnow可以调用哪些模型。第二层:Bot配置解决的是:某个功能实际使用哪个模型。
我们构建了以qData数据中台、qThing物联网平台为基石,以qKnow知识平台、qBrain大模型平台为核心引擎,辅以qLabel数据标注、qModel算法模型与qAuth统一认证的完整生态。 qKnow行业深度场景AI能力构建平台,不是简单的RAG或Bot工具,而是一套完整的解决方案孵化平台。qKnow基于统一的知识架构,完成了从模型接入到知识沉淀,再到应用生成的全过程。 05.解决方案:构建可持续演进的知识体系qKnow的价值在于将知识、能力与行业场景深度融合。通过构建可持续演进的行业知识体系,qKnow能够将海量的行业文档、规则与经验沉淀为可复用的资产。 它不仅提供了从训练到服务化的全生命周期管理,更为qKnow的Agent提供了坚实的算法能力支撑,形成了“数据×模型×智能”的闭环。
qKnow 开源版 v2.4.0 新增 MCP 远程工具管理模块,支持通过 HTTP 方式接入 MCP 服务,并可以在 Agent 编排中选择已经启用的 MCP 工具。 本文将按照远程工具管理、HTTP 接入、Agent 编排、工具同步和能力边界等环节,对 qKnow 开源版 v2.4.0 的主要更新进行说明。 如果 qKnow 中保存的仍然是旧工具信息,那么 Agent 编排页面中展示的工具,就可能与远程服务实际提供的能力不一致。 五、支持通过 HTTP 接入 MCP 服务qKnow 开源版 v2.4.0 支持通过 HTTP 地址接入 MCP 服务。 2. qKnow 部署环境是否能够访问远程地址浏览器能够访问某个服务,并不代表 qKnow 所在服务器也一定能够访问。
本次qKnow智能体构建平台开源版v2.2.3正式发布,版本围绕Agent能力增强、系统配置优化、前端体验完善和已知问题修复进行迭代。 一、版本更新概览qKnow智能体构建平台开源版v2.2.3主要更新内容包括:Agent类型Bot支持用户自定义工具编排;新增工具分类管理能力;优化通知公告展示顺序;修复顶部导航栏异常收缩问题;优化开源协议信息展示 qKnow智能体构建平台开源版v2.2.3对Agent类型Bot的工具编排能力进行了重点增强。用户在创建Agent类型Bot时,可以根据业务需要,自主新增并绑定相关工具,减少对后台开发配置的依赖。 七、总结qKnow智能体构建平台开源版v2.2.3是一次围绕AgentBot工具编排能力展开的版本迭代。 qKnow将继续围绕企业级智能体构建场景,完善Agent配置、工具管理、知识协同和系统集成能力,为企业构建可落地、可管理、可扩展的智能体应用提供平台支撑。
qKnow智能体构建平台专业版v3.1.1,主要围绕半结构化知识数据的接入、解析、传输和导出流程进行了优化,进一步完善知识库问答对的数据处理能力。 qKnow智能体构建平台专业版v3.1.1在知识文件上传环节新增了“知识类型”选项。用户可以根据文件内容选择:普通文本;半结构化数据。 在qKnow智能体构建平台专业版v3.1.1中,qKnow为知识文档增加了问答对导出功能。用户可以根据后续使用场景,自定义导出格式和数据风格。目前支持的文件格式包括:JSON;JSONL。 qKnow智能体构建平台专业版v3.1.1取消了半结构化文件的上传大小限制,并增加断点续传机制。上传过程中如果出现网络中断,系统可以从已完成的位置继续传输,而不需要重新上传整个文件。 四、半结构化知识数据处理流程更加完整经过本次升级,qKnow对半结构化知识数据的处理流程可以概括为:展开代码语言:TXTAI代码解释文件上传↓选择知识类型↓指定数据风格↓解析问答字段↓生成知识库问答对↓
qKnow智能体构建平台开源版v2.3.0新增Skills模块,将原本分散的提示词、任务指令和处理规则整理为可独立管理的能力单元。新版本支持Skills的:创建;导入;修改;预览;下载;启用与禁用。 新增Skills管理模块,集中查看和维护技能qKnow开源版v2.3.0在系统中增加了独立的Skills菜单。 针对这两类情况,qKnow开源版v2.3.0提供了两种Skills接入方式:方式一:通过页面创建基础Skills对于结构相对简单、主要通过Markdown文件描述的Skills,可以直接在系统中新增。 qKnow开源版v2.3.0支持通过导入方式,将已经开发完成的复杂Skills接入管理页面。导入后,Skills可以与通过页面创建的技能一起集中管理,并根据实际需要设置启用或禁用状态。 在qKnow开源版v2.3.0中,Skills的使用流程可以概括为:创建或导入Skills→启用Skills→进入Agent编排→导入Skills→开始问答首先,在Skills管理页面中添加需要使用的技能
腾讯云生态伙伴qKnow推出智能体构建平台专业版v3.0,通过工作流、Chatflow、Agent三种形态的可视化构建,打造覆盖确定性任务、多轮对话与自主决策的企业级Bot生产线,并统一治理运维,助力企业实现可持续进化的智能体能力 这正是qKnow智能体构建平台专业版v3.0的出发点。02核心升级:从“知识调用”到“智能体构建”qKnow平台一直深耕企业知识库与知识图谱。 粒度授权版本与发布灰度发布、一键回滚,支持多环境隔离04体系总结:一套真正的企业级Bot生产体系回顾开头那些企业遇到的困境,qKnowv3.0的解法并非单一功能点的堆砌,而是一套完整体系:知识底座:继承qKnow
我们很高兴地宣布,qKnow知识平台商业版v2.1.1已正式发布。 UI/UX方面也进行了统一规范:登录页全面焕新,Banner强化视觉焦点,Slogan更新为“qKnow知识平台”,验证码与系统文案样式同步优化;首页对接真实数据,修复公告显示Bug,并新增新用户引导流程