FinAIOSby FinoGeeks

产品 · 知识 层

FinLore

你的智能体所引用的知识库

制度、研究笔记、客户档案和内部维基,都变得可检索、可引用,并且私有化部署。智能体负责干活;FinLore 负责它们读什么、引用什么。

FinLore 主视觉:每个答案都附带出处

在技术栈中的位置

FinAI OS 的知识层

FinLore 是智能体读取知识的通道。FinClaw 负责干活,FinGuard 治理对企业系统的写操作,FinSAFE 约束它如何运行。FinLore 决定智能体读取哪个语料库、引用什么。它刻意不做第二个智能体控制台。沙箱和对企业系统只执行一次的写操作属于 FinSAFE 和 FinGuard,技能审核属于 FinHub。Fintology 设计为定义 FinLore 知识所遵循的规则、数据结构与本体。

可单独购买,也可与其他 FinAI OS 产品集成。

FinAI OS托管智能体平台 · 私有化部署
层 4
体验
客户、顾问与员工与智能体交互的界面。
层 3
智能体
按租户管理、运行和约束智能体。
层 2
知识
智能体所知内容及结构化方式。
FinLore 位于此处
层 1
控制
每次执行都受约束;经过 FinGuard 的每次写操作都由它决定。
您的基础设施  模型 · 数据 · 身份 · 核心系统高亮:知识 层

能力

FinLore 做什么

在智能体能够根据机构自己的文件作答之前,机构需要的五件事。

  1. 1

    把文件接进来

    上传文件,或从机构已在使用的办公维基和文档工具同步。FinLore 可解析 PDF、Word、Excel、图片及其他常见格式,并保留上传内容的文件夹结构。

    多来源同步10 余种格式
  2. 2

    可以调优的检索

    按语义、按精确关键词,或两者结合检索。团队可以查看文件如何切分、编辑单个段落,并回滚编辑。编辑后自动重建索引。

    混合检索可编辑段落
  3. 3

    带引用的回答

    向一个知识库提问,得到的回答会指向它所依据的段落。

    引用问答
  4. 4

    自我维护的维基

    FinLore 可以把一个知识库提炼成互相链接的维基页面,附带修订历史、逐行差异对比、浏览器内编辑和一键回滚。常见问题条目可以一并整理。

    维基修订历史
  5. 5

    供智能体使用的知识工具

    任何支持 MCP 的智能体(包括 FinClaw)都可以接入一个 FinLore 工作区。每个端点都有自己的工具白名单和知识库范围,每次调用都会重新检查权限,写工具只在已启用的地方出现。每个知识库都保留活动日志。

    MCPHTTP API限定范围访问

独立使用 · 组合更强

单独可用。纳入技术栈更强。

FinLore 可以单独运行,作为带引用问答的私有知识库。在技术栈中,智能体通过 MCP 接入它,读取并引用其中的内容。

单独使用 FinLore

单独使用 FinLore:私有、可引用的知识库

  • 云原生容器,部署在贵机构自有数据中心或私有云中
  • 文件和向量都留在你的企业内部
  • 可从离线安装包安装,目标主机无需镜像仓库
  • 对话、向量化和重排序模型均可自带
  • 为任何智能体或应用提供 MCP 和 HTTP API

与以下组合

+ FinClaw多租户智能体运行时
读对语料库的智能体

通过 MCP 把一个 FinLore 工作区接入 FinClaw。FinClaw 负责干活,FinLore 控制它读什么、引用什么。任何支持 MCP 的智能体都可以用同样的方式接入。

+ Fintology本体 + 知识图谱
设计为遵循你的本体

Fintology(设计中)设计为定义 FinLore 知识所遵循的规则、数据结构与本体,并把经审核的内容发布到 FinLore,让回答以这些内容为依据。

在财富解决方案中

顾问智能体可引用的内容

在个人财富智能体中,FinLore 保存 IPS 文件、产品文档与机构观点,均可引用。

IPS 与目标

智能体的回答基于客户的 IPS 与家庭目标。

机构观点

投资办公室观点与研究笔记,顾问与智能体引用同一来源。

产品文档与政策

智能体在说明建议时可引用的产品文档与政策。

查看个人财富智能体 →

客户应用与 持牌顾问控制台见解决方案页。

与 FDE 一起部署

让你的知识可被引用

前置部署工程师与你的内容负责人一起把文件接进来、调优检索,并把你的智能体接入合适的知识库,部署在贵机构自有数据中心或私有云中。

联系 FDE
典型的 FinLore 项目典型顺序 · 范围因机构而异
  1. 步骤 1

    评估

    在你的基础设施上部署 FinLore,需要时可离线安装,并接入你的对话、向量化和重排序模型。

  2. 步骤 2

    打基础

    同步数据源,为每个知识库设定解析和切分方式,用真实问题检查检索效果。

  3. 步骤 3

    交接

    发布限定范围的 MCP 端点,让每个智能体只看到它该看到的知识库和工具。

下一步

让每一个回答都扎根于你的机构真正掌握的知识

与前置部署工程师聊聊单独运行 FinLore,或将其作为 FinAI OS 的一部分。