知识基石：实体与本体管理

本体 (Ontology) 是 DigMind 理解您业务逻辑的底层“语料库”。通过定义领域内的实体、属性与关系，您可以大幅提升 AI 从海量文档中提取知识的精确度。

1. 领域模型 (Domain & Objects)

在项目中，知识被组织在不同的领域 (Domain) 下：

• 本体对象 (Objects)：代表核心概念（如：汽车零部件、政策法规、竞品公司）。
• 属性定义 (Properties)：描述对象的特征（如：零部件的“材质”、法规的“颁布日期”）。
• 关系映射 (Relations)：描述对象间的联接逻辑（如：A 公司“收购了” B 公司）。

2. 智能提取与挂起机制

这是 DigMind 的核心竞争力之一。当您上传文档并触发“知识提取”时，系统会执行以下逻辑：

• 本体完整性检查：AI 会首先检查当前项目是否已定义了必要的本体规范。
• 自动挂载与挂起 (Auto-Suspend)：如果系统识别到您的项目尚未定义任何本体模型，为了防止 AI 盲目提取导致数据混乱，提取任务会自动转入 PENDING（挂起）状态。
• 智能唤醒 (Wake-up)：一旦您在本体编辑器中新增了相关的实体方案，后台监控程序会感应到这一变更，并自动唤醒之前挂起的任务，无需您手动重新提交。
• AI 种子本体自动推断（新增）：当挂起的大量资料缺乏前置定义时，系统现在支持自动进行一轮粗筛并尝试“无监督本体分析”。Agent 会为您自动总结并同步生成基础本体库规则到线上，大幅节省您人工从零归纳本体特性的时间和校验精力。
• 提速与并发保障：图谱的持久化构建与大规模抽取现在具备更高的 Restate 并发保障与数据库隔离连接，避免了以往大批量重建带来的拥堵。系统也修复了图谱在保护机制下偶发误判“正在索引”的视觉异常。

3. 本体编辑器功能

• 可视化定义：通过直观的表单或代码 JSON 视图定义对象结构。
• 规则下钻：支持为特定属性定义“抽取规则”（如：仅从文档的页脚提取日期）。
• 本体冲突处理：当系统发现同名实体但在不同文档中属性冲突时，会提示您进行“知识融合”。

4. 导出与集成

• Schema 导出：支持将定义好的本体导出为标准的 JSON Schema，方便集成到其他 BI 或 ERP 系统。
• 模板沉淀：您可以将成熟的本体方案保存为项目模板，在下次创建新项目时直接复用。

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