KGNN

Equitus KGNN 是一款位于知识图谱与人工智能数据基础设施领域的自动化数据统一平台。它专为寻求在不依赖传统ETL流程的情况下，实现大规模结构化与非结构化数据的摄取、结构化及上下文化处理的企业组织而设计。KGNN 将异构企业数据自动转化为语义丰富、适用于AI的知識，以支持分析、商业智能（BI）以及生成式AI（GenAI）部署等应用场景。

Equitus KGNN 结合自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）与语义技术，动态构建自生成的RDF知识图谱。该语义核心使组织能够从原始数据（包括文档、日志和数据库）中提取实体、关系与上下文含义，并将其转换为适合高级分析与AI模型使用的结构化、向量化格式。

Equitus KGNN 适用于：

• 数据系统分散的企业；
• 需要为AI、BI或合规用途提供上下文数据的组织；
• 希望在不重构基础设施的前提下整合遗留系统与现代系统的团队。

主要功能：

• 自动化数据摄取：无需手动管道即可处理结构化与非结构化数据源；
• 语义自动映射：动态生成无模式的RDF知识图谱；
• 联邦集成：实现遗留系统与现代平台间的双向数据交换；
• 实时向量化：为AI模型、RAG/CAG流水线及向量搜索准备数据；
• 治理与溯源：保持完整的数据血缘、安全与合规控制。

优势：

• 减少80%对人工数据工程的依赖；
• 实现近实时数据处理，显著降低延迟；
• 通过上下文化增强提升AI准确率与可解释性；
• 支持安全的本地部署或离线环境。

最低系统要求： IBM Power10/11
40核
512GB内存
4TB SSD（可用）
RedHat OpenShift 4.18
X86/GPU
24核
256GB内存
Nvidia GPU（24GB及以上）
4TB SSD（可用）
RedHat OpenShift 4.18

Equitus KGNN 具备可扩展性、边缘就绪能力与企业级部署特性，可无缝支持AI与分析项目全生命周期的数据统一。