能力
行业知识图谱智能体（GraphRAG）
事实层 + 科学层双数据资产，四层因果链，可溯源推理，模型无关 API。
图检索增强生成（GraphRAG）解决的是"回答得出来，但说不清为什么"的问题。我们把行业知识分为事实层与科学层两类资产：事实层回答"产品里有什么"，科学层回答"某个要素通过什么机理产生什么指标"。
双数据资产
事实层来自监管备案等权威来源；科学层来自学术文献、专利与供应商临床资料。
四层因果链
要素 → 节点 → 机理 → 指标。每条链带证据分级（strong / moderate / weak）、体外 / 活体 / 临床来源、有效浓度区间与文献溯源。
证据链约束生成
生成必须沿因果链推理，从架构层抑制幻觉；每一句输出可回到来源。
模型无关 API
上层应用通过统一接口调用图谱，换模型不伤能力，不被单一厂商锁定。
垂直行业实证（护肤品类）
| 维度 | 产品数据库（事实层） | 知识图谱（科学层） |
|---|---|---|
| 回答的问题 | 产品 X 里有什么成分 | 成分 A 通过什么靶点 / 机理产生什么功效 |
| 数据来源 | NMPA 药监局备案 | 学术文献 / 专利 / 供应商临床资料 |
| 规模 | 74 万+ 护肤产品 | 811 种去重活性成分 × 四层因果链 |
| 产品级覆盖率 | — | 72%（活性成分口径） |
| 证据分级 | — | strong / moderate / weak；体外 / 活体 / 临床；有效浓度区间；文献溯源 |
以上为垂直行业的图谱规模，不代表全行业通用规模。同一套四层因果链方法论可向大健康、食品等相邻高监管品类复制。
证据
- 某化妆品上市企业：AI 就绪数据驱动研发，研发流程从经验驱动转向数据驱动
相关解决方案
先聊一个具体场景，而不是先看一份产品清单。
告诉我们哪一个场景至今尚未落地：数据在哪、谁在用、谁来签字。我们用一次工作坊给出可验证的落地路径。