关于易问数据：长期建设可信 AI 数据底座
从 NLP 与知识图谱探索，到 SemanticDB、Alisa 与 LogicForm，易问持续把企业数据变成可理解、可推理、可调用、可治理的 AI 基础设施。
SemanticDB
沉淀实体、事件、指标、关系、规则与权限语义。
Alisa
在语义约束空间内完成确定性推理与路径规划。
LogicForm
把复杂业务意图变成可执行、可审计的结构化表示。
私有化治理
承接企业权限、审计、部署和数据边界要求。
我们的技术信念
AI 会放大数据基建的优势，也会放大短板
过去的数据基建让数据可存储、可计算、可展示；AI 时代的数据基建还需要让业务数据被 AI 理解、推理、调用、治理与审计。
被 AI 理解：统一语义、本体建模、消除歧义
被 AI 推理：基于语义约束完成归因和路径规划
被 AI 调用：标准化接口、报告、HTML-PPT 汇报与系统集成
被 AI 治理：权限、规则、审计和私有化边界
亿问 Data Agent 技术能力五大支柱
可理解
统一本体语义，明确实体、事件、指标与口径。
可推理
让推理发生在受约束的语义空间内。
可调用
稳定转向 SQL、API、URL 与业务系统。
可治理
继承权限边界和企业级访问控制。
可审计
保留从问题到结果的完整链路记录。
安全合规 / 隐私保护 / 可用可靠 / 持续演进
技术探索与演进
从原型探索到 AI 数据基建试点
2019
NLP + 知识图谱
原型探索
探索自然语言与知识图谱进入企业数据分析的可行路径。
2021
SemanticDB + Alisa
自研路线确立
确立语义数据库与确定性语义计算引擎的技术路线。
2024
Data Agent
商业化验证
在真实企业客户中验证可信问答、归因、报告和治理链路。
当前
本体化语义层试点
AI 数据基建试点
从经营分析试点沉淀可复用语义资产与可信执行链路。
我们的架构信念
以语义为核心，构建可理解、可推理、可执行、可治理的 AI 数据基建
交付验证
让语义资产沉淀，让治理落地，让复用持续发生
语义资产
沉淀企业统一语义资产：实体、指标、口径、关系可共享、可复用。
权限继承
基于企业身份和权限体系，让问答与报告遵守数据边界。
审计追踪
全链路记录问题、解析、执行和结果，支持审计与复核。
模板复用
报告、汇报页、样板问题和语义路径可持续沉淀。
试点交付物示例
语义模型示例
经营主体→
渠道→
商品→
订单→
毛利率
样例问答
本月销售额同比增长多少？
哪些门店拖累了毛利率？
异常渠道是否需要预警？
报告 / 汇报模板
审计记录
05-20 10:23 张三 执行查询
05-20 10:24 李四 修改口径
05-20 10:25 王五 导出报告