自 2017 · 本体建模 · SaaS 运营 · 业务咨询

把高校的教研科研, 转化成行业里用得上的系统。

无累®专业认证自评系统与无累®安全与应急法治数据管理平台,都依托高校的教研、科研成果而来,是高校教研科研成果的转化平台, 分别通过 edubigdata.com(教育大数据网)与 safetybigdata.com(安全大数据网)对外发布。 高等工程教育的培养体系和油气行业的安全生产体系有同一个难题:业务对象层层相扣,任何一处修订都会向下贯穿, 人工核对靠表格和记忆,成本高、易漏、说不清依据。我们不从某一次业务需求出发画模型,而是实事求是地把这两个行业本身建成本体, 这套本体是两个产品共同的底层方法论。

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业务

两个领域,两种交付。不做通用软件,也不做一次性外包。

公司 2017 年成立,到今天是第十个年头,业务范围一次都没有扩过:只做高等工程教育与油气安全生产。 这两个领域规则复杂、变更频繁、后果严重,业务理解的门槛远高于技术实现的门槛—— 能沉淀下来的东西需要以年为单位积累,所以聚焦本身就是壁垒。

SaaS 运营 业务咨询
高等工程教育 无累®专业认证自评系统 把培养目标到达成度评价的完整逻辑链建成可运行系统,以订阅方式运营,支持私有化部署。 培养体系诊断与重构 梳理现有培养方案的结构性缺陷,重建指标点与课程支撑矩阵,陪跑认证周期。
油气安全生产 无累®安全与应急法治数据管理平台 在法规本体之上运营面向油气行业场景的数据管理平台,随企业流程配置,可嵌入既有系统。 合规体系与责任落位 把法定义务拆解到岗位、任务与检查项,识别制度覆盖缺口,设计履职举证机制。

方法论 · ONTOLOGY

本体建模是无累®系列产品设计的底层方法论,不是某个产品的一个功能。

Palantir 把这套方法叫 Ontology——在数据表和业务人之间加一层语义层, 让系统里的每个东西都对应现实世界里一个真实存在的对象,对象之间有明确的关系,对象上挂着能改变现实的动作。 它的价值不在于名字,而在于三个后果:业务人能读懂系统改动可以被推导而不是被人记住智能体有一个不会胡说的落脚点

我们做本体建模时,起点不是某一份需求文档,而是高等工程教育与油气安全生产这两个研究对象本身。 开发不是先接需求再拼模型,而是实事求是地把这两个行业里真实存在的对象、关系与动作原原本本地建出来—— 需求变化时改的是本体之上的应用,本体本身对行业事实负责,而不是对某一次项目的需求说明负责。

高等工程教育本体

从"文档里写了什么"转为"系统里存在什么"。

对象
培养目标、毕业要求、指标点、课程、课程目标、考核任务、学生、教师、评价结论。 每一类都是可查询、可引用、有唯一标识的实体,而不是 Word 里的一段文字。
关系
支撑(含权重)、分解、承载、考查、达成。 指标点由哪些课程支撑、支撑强度多少,是显式存储的边,可以被反向追溯和完整性校验。
动作
修订培养方案、调整支撑矩阵、录入分项成绩、重算达成度、生成自评材料。 每个动作都定义了前置校验、影响范围与留痕规则,不允许绕过本体直接改数据。

油气安全生产本体

从"法规存了多少份"转为"义务落到了谁身上"。

对象
法规条款、合规义务、岗位、人员、装置设备、作业活动、风险点、检查项、隐患、证据。 条款拆解到"条—款—项"粒度并独立编号,作为全域引用基准。
关系
依据、承担、管控、暴露于、覆盖、佐证。 还包括条款之间的交叉对照关系:等同、更严、部分覆盖、无对应,且记录判定人与判定依据。
动作
派发检查任务、登记隐患、闭环整改、发布制度、出具履职证据册。 智能体只能调用这些已定义的动作,因此它的每一步都可审计、可回滚。

为什么不直接把文档丢进向量库做问答?因为检索能回答"规定是什么",却回答不了 "这条改了会影响谁"、"上个月我们依据的是哪一版"、"这项义务现在归谁"。 这三个问题才是甲方真正要担责的地方,而它们只能由本体里的关系推导出来。

平台能力

四项底层能力,决定了系统能不能扛住十年的业务变化。

依赖图谱与级联重算

业务对象之间是显式的关联关系而非文本引用。改动任一节点,系统沿依赖图找出全部下游对象,标记需复核项,并给出影响范围清单。

时点版本与历史回溯

每条记录都带生效区间。可以查询"2023 年 6 月这份制度依据的是哪一版条款",而不是只看到当前值。审计与认证复查都依赖这一点。

条款级映射与对照

不同框架之间做条款到条款的对照,标注等同、更严、部分覆盖等关系,并记录判定依据与判定人。这不是检索,是可复核的结论。

留痕与举证导出

谁在什么时间基于什么依据做了什么修改,全部落库。需要时一键导出成认证材料或检查台账,格式符合报送要求。

工程主张

自研架构、数据结构一体式设计、知识产权灵活可谈。

自研系统架构

不依赖第三方低代码或表单引擎。框架层、领域层、接口层全部自有,遇到业务里的怪异约束能改到底层,不用绕。

数据结构一体式设计

本体、数据库模型、领域实体、接口契约由同一份设计推导,不是各建一套再做映射。改一个概念,四处同步,靠编译期约束保证一致。

灵活的知识产权

可以是我方自主并授权使用,也可以是双方共有、或按约定归客户所有。行业积累与客户业务资产分开界定,谈得清楚才能长期合作。

应用框架 .NET 10 / ASP.NET Core MVC + Web API,单体模块化架构,按业务域拆分为独立项目,编译期强约束。
数据访问 EF Core Code-First,迁移脚本纳入版本管理;实体主键采用 Snowflake 长整型,支持多节点写入与数据合并。
数据库 PostgreSQL 或 SQL Server,均可信创适配;关系建模承载本体,向量检索作为语义辅助能力独立部署。
身份与权限 Duende IdentityServer 统一认证,平台 / 服务商 / 客户三方组织模型,会话级角色与组织上下文切换。
智能体运行时 Semantic Kernel 编排,工具即本体动作;调用链、输入输出与依据条款全程留痕,支持人工审核后执行。
部署形态 SaaS 订阅、政务云专属部署、企业内网离线部署;Windows Server + IIS 或 Linux + Kestrel 均可,含容器化方案。
2017公司成立,至今第十个年头
2个领域,十年未换过赛道
9层培养逻辑链完整建模
400+条法规条款结构化入库

下一步

先看一遍真实数据跑通的链路,再谈方案。

我们的演示不用样例数据。带上你们现有的培养方案、制度文件或检查表, 我们在演示环境里导入一部分,现场看本体是怎么把关系识别出来的。