AI 自动构建的
第二大脑
你的知识底座。 AI 从你的文档中自动提取、关联、进化。
不是整理知识，是让知识生长。你把文档写进 2Ryun，AI 会自动提取其中的概念、人物、项目、方法论——建成一张不断生长的知识网络。这是你所有上层应用的智能来源。
自动提取 · 审核进化 · 知识应用
从零配置的自动提取到四层知识进化，AI 做苦活，你做决策。
自动提取
你只管写，剩下的交给 AI。每写一篇文档，AI 自动扫描内容，识别并提取知识条目。
- 30+ 分类覆盖：概念、人物、组织、项目、方法论……
- 自动关联：新条目与已有知识网络建立连接
- 零配置：不需要定义 schema，不需要设置规则
Enrichment 审核
AI 提交 9 种补充/校验建议 → 你逐条审核 → 接受合入 / 拒绝丢弃。你在做把关，AI 在做苦活。
- 细节补充 · 背景解释 · 时效提醒
- 数据不一致 · 来源缺失 · 同义合并
- 层级建议 · 分类修正 · 缺失关联
知识进化四层递进
知识图谱不是静态的分类文件夹，它有生命——从基础到高级逐层进化。
- 整理 & 链接：AI 自动提取、分类、关联
- 完善知识：Enrichment 发现盲区和错误
- 发现洞察：知识网络隐藏关联和断层
- 应用知识：语义搜索 · GEO · 聊天机器人 · 网页
Enrichment 9 种校验类型
每次提取时，AI 同时对内容做 9 种补充与校验
| 类型 | 说明 |
|---|---|
| 细节补充 | 当前条目缺少的关键细节 |
| 背景解释 | 需要上下文才能理解的背景信息 |
| 时效提醒 | 数据可能已过时 |
| 数据不一致 | 与知识库中已有信息冲突 |
| 来源缺失 | 应该标注来源但未标注 |
| 同义合并 | 与现有条目指向同一事物 |
| 层级建议 | 应作为子条目或父条目的关联 |
| 分类修正 | 自动分类可能不准确 |
| 缺失关联 | 应关联但未关联的条目 |
一旦你接受了 AI 的 Enrichment 建议，改动会自动合入原文。 文档质量在提升，知识网络在完善——两者同步进化。
四层递进体系
从整理到洞察，从洞察到应用——知识图谱有生命。
整理 & 链接
AI 自动提取条目，自动关联。你不需要手动整理任何东西。
完善知识
通过 Enrichment 审核，AI 帮你发现知识盲区和错误。查漏补缺。
发现洞察
Organize 工具分析整个知识网络的结构——发现隐藏关联和知识断层。
应用知识
语义搜索 · GEO 内容生成 · 聊天机器人 · 网页生成——价值兑现。
知识应用 —— 把知识变成产品
知识图谱的价值兑现层
语义搜索
用自然语言搜索你的知识库，直接命中结构化知识。比全塞给 AI 更准、更省 token
GEO 内容生成
基于知识库自动规划选题、组织素材，输出符合 GEO 规范的长文
定制聊天机器人
基于知识库生成专属聊天机器人，嵌入你的网站
生成网页/网站
知识图谱的结构化数据让生成的页面内容更丰富、关联更紧密
完全可控 —— 你的知识，你做主
条目独立控制、来源追溯、灵活调整
条目状态管理
active / disabled / deleted，每个条目独立控制
来源追溯
每条知识条目的来源文档清晰可查
选择性启用
打开或关闭某个来源的自动提取，精确到文档范围
灵活调整
随时修改分类、调整关联、补充信息
双向增强飞轮
不是单向的"输入→输出"，是双向的"生长→反哺"。
文档 → 知识图谱：文档是知识图谱的原材料 · 知识图谱 → 文档：Enrichment 合入原文，文档质量随知识图谱一起生长
谁在用知识图谱
从知识工作者到产品团队，人人都在让知识自己生长。
研究笔记 · 知识积累
零配置自动构建知识网络，4 层递进从整理到发现洞察
临床知识 · 研究文献
AI 自动从病历/论文中提取知识，发现知识断层和隐藏关联
PRD · 需求文档积累
从零散文档到体系化产品知识库，每一个版本都在生长
多主题长期内容生产
知识图谱持续供给 GEO 内容生产的选题、素材和知识点
长期写作 · 个人知识管理
你的第二大脑。不只是存，是让知识自己生长