档案数据处理
- OCR 识别对文书、手稿、照片题注等进行文字识别，支持印刷体与手写体，输出可检索的全文。
- 数据校对识别结果逐条校对与纠错，形成准确率可控的文本底稿，作为后续抽取的数据基础。
AI+档案知识图谱
Archives Knowledge Graph Platform
让散落的档案知识 · 连成一张可检索、可推演的知识网络
面向档案全生命周期，融合 NLP、知识图谱与大模型技术，深度挖掘并结构化关联分散知识。通过可视化呈现，将沉睡馆藏转化为可计算、可复用的知识资产。
实体抽取
关系构建
知识融合
图谱可视化
智能问答
编研支撑
文献机构主题组织
人物事件时间地点
6类核心实体类型
4层总体架构分层
2D·3D二维与三维图谱
全流程知识沉淀到创新
行业痛点
档案不缺，缺的是把知识连起来
馆藏规模在增长，可用性却常常停留在「能查到一份文件」。真正制约档案馆服务能力的，是下面这四件事。
轩恩给出的答案是把档案「读成知识」：先用 OCR 与多模态解析把纸质与影像档案变成可计算的数据，再用 实体抽取与关系构建把分散的记录织成一张知识网络，最后用 图谱可视化与智能问答把知识交到使用者手里。
解决方案
以知识图谱为中枢，重做档案的用法
围绕以档案为主体的分类、管理、检索、推荐、问答与可视化场景，把知识图谱与大模型做成同一套底座，向上支撑档案馆的日常业务与专题服务。
方案综合应用 NLP、爬虫、知识图谱与大模型融合等核心技术，深度挖掘档案内容，对知识进行结构化关联和可视化展示。档案不再只是被保存的对象，而是可以被检索、被关联、被推演、被再创作的知识资产。
档案知识图谱总体方案架构
应用层Application
档案分类与管理
资源检索
资源推荐
资源问答
档案图谱化
文化传承
管理后台Admin
事件管理
权限管理
日志管理
接口管理
用户管理
智能引擎层Engine
大语言模型 · 预训练 / 监督微调 / RLHF / 模型推理
知识图谱 · 知识建模 / 知识抽取 / 知识融合 / 知识计算
提示词工程
实体识别
关系识别
文本分类
表示学习
实体融合
数据处理与存储Data
分布式爬虫
ETL 工具
MySQL
MongoDB
Neo4j
对象存储
数据源层Source
结构化档案数据
非结构化档案数据
互联网数据
其他数据
应用层 · 六类档案知识服务
管理后台 · 事件与权限治理
智能引擎层 · 图谱与大模型双引擎
数据处理与存储 · 采集、治理与图数据库
数据源层 · 馆藏与互联网多源接入
AI+档案知识图谱 · 五层总体方案架构
建设内容
从档案原件，到可计算的知识图谱
一套专题知识图谱的建成，通常要走过数据处理、数据补充、素材分析、素材库沉淀与图谱成果输出五个环节，每个环节都留下可追溯的加工记录。
互联网数据收集及筛查
- 定向采集围绕专题主题采集公开网络资源，补齐馆藏之外的史料线索与背景信息。
- 内容筛查对采集结果做去重、清洗与可信度校验，剔除噪声，保留可用于知识构建的素材。
素材数据分析
- 多维标签标注为每份素材自动与人工标注人物、时间、地点、事件四类标签，形成结构化索引。
- 照片与人物库照片内容识别与人物库提取，把影像里的人、事、地对应起来。
- 音视频结构化音视频切割与语音识别，把口述史料、声像资料转成可检索的文本段落。
专题素材库建设
- 个人素材库以人物为单位归集其相关档案、照片、音视频与外部资料，一人一库。
- 部门与专题素材库按部门、专题逐级组织素材，支撑跨库检索与专题编研的素材调用。
人物知识图谱成果
成果输出- 图谱成果输出将实体、关系与属性固化为可直接调用的知识图谱数据，供检索、问答与可视化使用。
- 适配与优化结合真实使用反馈持续调整实体粒度、关系类型与展示规则，让图谱越用越准。
六步构建路径
1
资源汇集馆藏档案、专题史料与互联网公开资料统一归集，形成同一专题下的素材全集。
2
OCR 与结构化印刷体与手写体识别、数据校对，把图像与音视频转成可检索、可抽取的文本。
3
实体抽取识别人物、机构、事件、时间、地点等核心实体，并补齐别名与规范名称。
4
关系构建依据史料记载与共现关系建立实体之间的关联，明确关系类型与方向。
5
知识融合与推理多源同一实体对齐合并，补全隐含关系，消除重复与冲突。
6
图谱发布与应用以二维 / 三维图谱、时间转盘等形态交付，并嵌入检索、问答与编研场景。
图谱成果形态
同一份知识图谱数据，可以按使用场景切换不同的呈现形态，既能用于后台分析与编研，也能面向公众展示。
二维知识图谱
三维知识图谱
知识图谱数据
时间转盘编研成果
用于查图谱节点可直接跳转到关联档案原文，看到关系背后的出处。
用于问以图谱为事实依据约束大模型回答，减少凭空生成。
用于编按时间轴自动串起史料脉络，快速形成编研初稿。
用于展大屏与网页端灵活嵌入，支撑专题展览与文化传播。
我们的优势
图谱与大模型互为增强，才走得远
单靠大模型会答错，单靠图谱会问不出去。把两者做成一套底座，才能在档案这种对准确性要求极高的场景里真正用起来。
档案馆多场景全面赋能
以档案为主体的分类、管理、检索、推荐、问答与可视化等场景一次打通，能力在两个以上业务系统之间共享复用，不必为每个场景单独建设一套智能模块。
全流程知识闭环
打通「档案知识沉淀 → 档案知识应用 → 档案知识创新」的完整链路：加工成果沉淀为图谱，图谱支撑检索问答，使用反馈再回流修正图谱，越用越准。
知识图谱与大模型互为增强
图谱为大模型提供可溯源的事实依据，约束回答范围、降低凭空生成；大模型反过来承担实体抽取、关系识别与知识补全，显著降低图谱的人工构建成本。
智能检索与问答，安全可控
智能化的检索与问答技术让档案管理更高效，同时通过权限体系、访问日志与密级控制保障安全性，满足不同角色多样化的服务需求。
实践成效
专题知识图谱，是怎么落地的
以专题人物档案为切入点，把散落在不同载体、不同来源的资料汇聚成一张知识网络，是目前落地效果最直观的一类知识图谱应用。
专题人物档案知识图谱
建设Subject-based Archives Knowledge Graph
围绕某一专题人物，把文书档案、照片、音视频、口述史料与互联网公开资料汇聚到同一个知识网络中，形成以人物为节点、以事件与时间为线索的图谱成果。
建设内容
- 档案数据处理：OCR 识别与数据校对，形成准确的文本底稿。
- 互联网数据收集及筛查，补齐馆藏之外的史料线索。
- 素材数据分析：人物、时间、地点、事件标签标注；照片识别与人物库提取；音视频切割与语音识别。
- 专题素材库：形成个人、部门等不同粒度的素材库。
- 人物知识图谱成果输出与适配优化。
百位量级的人物与机构资源汇聚到同一图谱
01
应用场景
Scenario
面向馆内编研、对外查询与专题展览三类场景，同一份图谱数据可分别以分析视图、查阅视图与展示视图呈现，不必重复加工。
一图三用
02
服务对象
Audience
既服务馆内业务人员与编研人员，也面向社会公众与机关用户开放，按角色与密级控制可见范围与可操作边界。
分层开放
03
取得成效
Outcome
人物与机构资源实现统一汇聚，史料之间的交叉印证与关联强度明显提升，知识获取效率显著提高，也为精神弘扬与文化传承提供了新的载体。
知识获取效率提升
以上为建设路径与成效描述，具体建设范围与指标以实际项目约定为准。
可视化展现
把知识图谱，交到使用者手里
图谱不是后台的一张数据表，而是可以直接浏览、钻取、编研与查阅的工作界面。下面四张图展示知识图谱在典型场景下的呈现方式。
A
二维知识图谱
以人物为中心，把时间、地点、事件、机构、文献等维度自动铺开，可切换中心节点逐层钻取。
B
关系网络图谱数据
整体呈现史料之间的交叉印证与关联强度，网络规模可随库藏扩展，支持按关系类型筛选。
C
时间转盘编研
把事件按时间轴铺在转盘上，右侧同步生成编研正文，形成「时间—史料」对照的编研视图。
D
编研成果查阅
编研正文的每个时间节点都自动关联到对应档案原文与出处，点击即可溯源核对。
以上界面为知识图谱应用的效果示意，具体界面与功能细节以实际交付版本为准。
让沉睡的馆藏，变成会说话的知识
告诉我们您的馆藏类型、专题方向与建设目标，轩恩将提供针对性的知识图谱方案建议与产品演示，也可按需出具功能参数对照材料。
