能力
行業知識圖譜智能體（GraphRAG）
事實層 + 科學層雙數據資產，四層因果鏈，可溯源推理，模型無關 API。
圖檢索增強生成（GraphRAG）解決的是「答得出，但講唔清點解」的問題。我們將行業知識分為事實層與科學層兩類資產：事實層回答「產品裡有甚麼」，科學層回答「某個要素透過甚麼機理產生甚麼指標」。
雙數據資產
事實層來自監管備案等權威來源；科學層來自學術文獻、專利與供應商臨床資料。
四層因果鏈
要素 → 節點 → 機理 → 指標。每條鏈帶證據分級（strong / moderate / weak）、體外 / 活體 / 臨床來源、有效濃度區間與文獻溯源。
證據鏈約束生成
生成必須沿因果鏈推理，從架構層抑制幻覺；每一句輸出可回到來源。
模型無關 API
上層應用透過統一介面調用圖譜，換模型不損能力，不被單一廠商鎖定。
垂直行業實證（護膚品類）
| 維度 | 產品數據庫（事實層） | 知識圖譜（科學層） |
|---|---|---|
| 回答的問題 | 產品 X 裡有甚麼成分 | 成分 A 透過甚麼靶點 / 機理產生甚麼功效 |
| 數據來源 | NMPA 藥監局備案 | 學術文獻 / 專利 / 供應商臨床資料 |
| 規模 | 74 萬+ 護膚產品 | 811 種去重活性成分 × 四層因果鏈 |
| 產品級覆蓋率 | — | 72%（活性成分口徑） |
| 證據分級 | — | strong / moderate / weak；體外 / 活體 / 臨床；有效濃度區間；文獻溯源 |
以上為垂直行業的圖譜規模，不代表全行業通用規模。同一套四層因果鏈方法論可向大健康、食品等相鄰高監管品類複製。
證據
- 某化妝品上市企業：AI 就緒數據驅動研發，研發流程由經驗驅動轉向數據驅動
相關解決方案
先傾一個具體場景，而唔係先睇一份產品清單。
講畀我哋聽邊個場景至今都未落地：數據喺邊度、邊個喺度用、邊個負責簽字。我哋會透過一次工作坊，提出一條可驗證嘅落地路徑。