在企业知识建设过程中，**90% 以上的信息都以非结构化形式存在**：文档、制度、报告、网页、说明书……
这些内容信息密度高，却长期沉睡在文件系统中，**难以被计算、难以被复用，更难支撑智能应用**。

本期《qKnow 知识平台核心能力解析》，我们将聚焦 **非结构化抽取能力**，带你系统了解：

> **qKnow 是如何借助大模型技术，将“看得懂的文档”，转化为“用得上的知识图谱”的。**

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## 一、什么是非结构化抽取？

**非结构化抽取**，是指通过大模型与知识工程技术，从多源异构的非结构化数据中，**自动识别实体、关系与属性**，并生成标准化的：

> **「主体 – 关系 – 客体」三元组**

从而实现从原始文本 → 结构化知识 → 知识图谱的高效转化。

在 qKnow 中，非结构化抽取并不是“简单的信息识别”，而是：

* 以 **图谱模型** 为约束
* 以 **业务语义** 为导向
* 以 **可追溯、可校验、可发布** 为目标

为后续的 **知识图谱构建、智能问答、知识检索、推理分析等上层应用**，持续提供高质量、可信任的知识供给。

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## 二、多格式知识文件支持｜打好知识抽取的“原材料”基础

想要解锁高效的非结构化抽取，第一步一定是：
**搞定核心“原材料”——知识文档。**

qKnow 在知识抽取阶段，全面支持多种主流非结构化文件格式，包括但不限于：

* `TXT`
* `PDF`
* `HTML`
* 以及常见的结构化/半结构化文本内容

无论是规范制度、技术文档、业务方案，还是网页内容、说明材料，都可以作为抽取对象统一纳入管理。

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> 📌 **价值点**：
> 多格式统一接入，避免重复整理、手工转换，为后续自动抽取打下稳定基础。

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## 三、任务精细化管理｜让“抽什么、怎么抽”完全可控

非结构化抽取并非“一键全抽”越多越好，**真正高质量的知识抽取，一定是有目标、有边界、有约束的。**

qKnow 支持 **非结构化抽取任务的全流程精细化配置**：

* 自定义抽取任务名称，便于管理与追溯
* 按需选择本次参与抽取的知识文件
* **精准绑定图谱模型中的概念与关系**
* 明确抽取范围，避免无效、冗余或偏离业务语义的结果

通过模型约束 + 任务配置双重机制，让抽取结果**更贴合业务真实需求**。

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> 📌 **价值点**：
> 从“能抽取”升级为“抽得准、抽得对、抽得有用”。

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## 四、异步抽取能力｜高效运行，不打断你的工作节奏

在实际使用过程中，非结构化抽取往往涉及：

* 文档数量多
* 内容体量大
* 抽取过程耗时不确定

为此，qKnow 提供 **异步抽取执行机制**：

* 抽取任务提交后即可离开页面
* 不占用人工操作时间
* 可同步处理其他工作事务
* 通过任务状态实时掌握执行进度

真正做到 **“后台跑任务，前台不停工”**。

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> 📌 **价值点**：
> 提升整体使用体验，让知识工程从“等待型工作”变为“并行型能力”。

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## 五、抽取结果可视化｜从“机器结果”到“可信知识”

抽取完成并不代表结束，**校验与修正，才是知识可信的关键一步。**

qKnow 将抽取结果以 **图谱可视化形式** 进行集中呈现：

* 实体、关系一目了然
* 支持人工审查与一键修改
* 快速修正个别偏差，避免整体返工

更重要的是，系统支持 **实体溯源能力**：

* 可查看每条知识对应的原始文本分段
* 精准定位来源文件
* 确保每一条知识“有据可查、有源可溯”

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完成核验后的知识图谱，只需 **一键发布**，即可正式上线，投入实际业务应用。

> 📌 **价值点**：
> 从“模型产出”到“业务可用”，构建可信知识闭环。

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## 六、完整抽取日志｜让问题定位不再靠猜

在规模化使用过程中，抽取异常、效果波动是不可避免的。
qKnow 为此提供了 **完整、自动留存的抽取日志机制**：

* 记录每一次抽取任务的执行过程
* 清晰呈现异常信息与关键节点
* 快速定位问题根源，无需反复排查

无论是模型问题、数据问题，还是配置问题，都可以通过日志快速定位，大幅降低运维和排错成本。

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> 📌 **价值点**：
> 让非结构化抽取从“黑盒过程”变成“可观测系统”。

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## 七、总结｜让非结构化数据真正“活”起来

通过以上能力，qKnow 构建了一条完整的非结构化知识抽取闭环：

> **多格式接入 → 精细化配置 → 异步执行 → 可视化校验 → 溯源发布 → 日志保障**

让原本零散、不可计算的非结构化内容，
真正转化为 **结构化、可信、可复用的知识资产**。

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## 下期预告

下一期《qKnow 知识平台核心能力解析》，我们将带来更偏技术向的深度内容：

> **《基于 DeepKE，如何进行非结构化抽取》**

从底层框架、能力选型到工程实践，带你深入理解 qKnow 非结构化抽取背后的技术实现逻辑。

感谢大家的阅读，我们下期再见 👋


在企业知识建设过程中，90% 以上的信息都以非结构化形式存在：文档、制度、报告、网页、说明书……这些内容信息密度高，却长期沉睡在文件系统中，难以被计算、难以被复用，更难支撑智能应用。

qKnow 知识平台核心能力解析｜第 02 期：非结构化抽取能力全景

qKnow 非结构化抽取能力基于大模型技术，从多格式文档中自动抽取实体、关系与属性，生成可追溯的结构化知识。系统支持抽取任务精细化配置、异步执行、图谱化结果展示与人工校验，并提供完整抽取日志，确保知识来源清晰、结果可信。通过这一能力，qKnow 打通了非结构化数据到知识图谱与智能应用的关键路径，让沉睡文档真正转化为可复用的知识资产。

人工智能

大数据

qKnow知识平台利用大模型技术实现非结构化数据智能抽取，支持多格式文档转换、任务精细化管理、异步处理及可视化校验，将文档转化为结构化知识图谱。提供完整抽取日志和溯源功能，确保知识可信可复用，助力企业构建智能知识体系。

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