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解决的问题

Jonex 致力于解决将原始多模态企业数据（如文档和视频）转化为结构化、可操作知识的挑战。它通过将数据组织到一个支持推理、可追溯和检索的受控系统中，弥合了原始信息与 AI 就绪智能之间的鸿沟。

工作原理

Jonex 作为一个端到端的知识平台，结合了多模态解析引擎和知识引擎。它摄取原始内容，对其进行解析，并将其编译为特定领域的本体（概念和关系的结构化映射）。这些数据使用向量和图索引进行存储。当用户提出问题时，系统执行基于源的检索，使 AI 代理能够通过经过验证的参考资料和推理轨迹访问结构化知识。

适用对象

需要构建能够执行复杂、特定领域任务的 AI 代理的企业。它专为需要受控、多租户平台来管理大量内部数据并将其转化为可重用知识服务的组织而设计。

亮点

• 多模态解析： 自动将文档、音频和视频处理为结构化数据。
• 本体优先检索： 使用基于图的知识结构化来提高 AI 代理的准确性和推理能力。
• 源可追溯性： 为所有检索到的信息提供清晰的参考，确保答案基于实际数据。
• 企业级就绪： 内置多租户支持和统一的 API 网关，实现安全、可扩展的集成。
• 灵活的基础设施： 支持各种集成，包括用于图数据的 Neo4j、用于向量存储的 Milvus 以及兼容 OpenAI 的 LLM 端点。