qKnow 知识平台商业版 2.1.0 是一次以“可用性、可观测性与智能化”为核心的系统级升级。我们重构了检索引擎，引入自然语言理解；扩展图谱渲染能力，支持多布局与多视图；补齐事件、字典、标签等知识管理能力；同时加入图数据库通用适配层，让系统能在 Neo4j 与 ArangoDB 之间无缝切换。
为什么需要 2.1.0？
在与政企客户、医药机构、工业制造用户的长期合作中，我们发现：
qKnow 知识平台商业版 2.1.0 正是针对这些高频痛点进行的一次系统级进化。
本次更新的核心能力
1️⃣ 全面升级的知识管理能力
🟦 事件管理：让知识按时间“讲故事”
在新版中，事件成为一级知识对象。你可以新建“事件”，填写事件发生的时间、地点、参与实体等结构化字段。
让你可以：
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在时间线里看到政策演变过程
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查看某事件牵涉的机构、产品、人物
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进行趋势推演、因果分析
🟩 字典管理：抽取更准确、展示更可读
例如：药品类型字段值为“0”“1”，通过字典可映射成“外用”“注射”，大幅提升可读性。
🟧 标签管理：高维实体的快速分类工具
为实体打标签，例如“药品”“器械”“企业”，可用于：
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更快筛选实体
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图谱中高亮某类实体
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检索中精准定位目标对象
2️⃣ 单图谱统计：第一次真正了解你的图谱长什么样
全新的 “图谱概览” 页面提供完整的统计指标。
包括：
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实体数
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关系数
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属性数
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概念数
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三元组总量
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知识数量
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抽取任务数
📸 截图示例：图谱概览界面展示多个统计卡片及趋势图，图谱规模一眼即可看清。
无论是给领导汇报、还是对知识质量做体检，这个页面都极其有用。
3️⃣ 多布局 + 多视图：怎么看得清就怎么用
🟦 多种布局模式
新版图谱支持：
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力导向布局
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网络布局
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层次布局
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环形布局
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同心圆布局
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MDS 布局
📸 截图示例：网络布局下的图谱展示更稠密、层级明晰，环形布局突出核心实体与外围关联。
你可以根据分析目的选择最合适的视图，让图谱从“看不清”变为“一看就懂”。
🟩 四种可切换视图模式
① 常规视图
完整展示图谱结构，适合日常浏览。
② 关系视图
强调“谁与谁有关”。 📸 截图示例：关系视图切换不同布局后，关系束、簇群结构清晰可见。
③ 时序视图
事件根据时间顺序排列，适合政策演变、事故推演场景。 📸 截图示例：时间轴上事件卡片按时间点展示，点击事件自动高亮关联实体。
④ 表格视图
以 Excel 风格展示实体、关系，适合检视与校对数据。
4️⃣ 新一代知识检索体系：从“查数据”进化为“问知识”
这是 2.1.0 最大的升级亮点。
⭐ 语义检索：一句话就能搜（核心亮点）
只需像聊天一样提问：
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“2024 年国家发布了哪些药品监管政策？”
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“A 企业旗下有哪些产品？”
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“X 药品的不良事件和适应症是什么？”
系统不仅能“听懂”，还能“给对”。
📸 截图示例：在搜索框输入自然语言问题后，下方即时展示智能解析、匹配实体、返回答案。
🔍 实体 / 关系检索
输入任意实体名称即可获取所有相关关系。
📸 截图示例：输入“糖尿病”，界面自动展开所有相关企业、适应症、禁忌等关联节点。
🎯 精确检索（指定数据源 / 数据表 / 字段）
适合结构化抽取后的场景，多用于：
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看原字段的抽取结果
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数据校对
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命中某个具体字段的知识片段
📸 截图示例：选择数据源 → 表名 → 字段后，下方展示精确查询的抽取结果。
📁 批量检索
支持批量导入 ID 文件（如 .txt/.csv），进行自动化查询。
📸 截图示例：批量查询界面支持文件上传、查询任务状态显示、批量结果导出。
🧠 意图识别
提前配置好意图库，例如：
系统会优先识别意图，再匹配知识，极大提升命中率。
📸 截图示例：意图管理页面展示意图库列表、关键词权重，以及对应实体绑定情况。
➕ 智能推荐
对用户问题进行语义扩展后，给出：
5️⃣ 适配 ArangoDB，配置级切换图数据库
qKnow 2.1.0 引入通用图数据库抽象层，可以：
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使用 Neo4j
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使用 ArangoDB
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或两者之间自由切换
只需改一个配置文件即可完成切换，无需修改任何代码。
版本亮点
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一句话就能搜 —— 支持自然语言的语义检索
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各种搜法全都有 —— 批量、精确、实体、关系、意图检索全覆盖
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怎么看得清就怎么摆 —— 多布局、多视图任意切换
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事件时间线可视化 —— 将事件按时序组织并自动关联实体
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图数据库可一键切换 —— Neo4j ↔ ArangoDB 无缝衔接
✨ 结语
qKnow 2.1.0 不仅是一次版本迭代，更是“知识智能化”方向上的一次跃迁。从管理知识，到理解知识，再到真正让知识参与业务分析和决策，我们正在迈出坚实的一步。
欢迎体验新版，也欢迎向我们反馈使用体验与建议。
