TRUSTED KNOWLEDGE FOR DATA QUESTIONS

Semlia

用可信的业务知识，
回答数据问题。

连接数据库与文档，整理定义、关系与计算口径。
让问数有据可依，而不是让模型猜表、猜含义。

探索产品原型理解设计思路

Pre-alpha正在构建，开放预览

FROM INFORMATION TO MEANING证据 → 语义 → 信任

为人、应用与 AI，共建一份可信语义。SCROLL TO EXPLORE

01 / THE WORKSPACE

复杂的语义，清晰的工作现场。

从一个业务定义出发，连接它的证据、
关系与版本。重要的上下文，就在一起。

app.semlia.com

01 / 03

每个重要概念，都有一个权威知识主页。定义、口径、负责人和证据，不再散落在不同工具里。

进入工作区

稳定身份可追溯证据确定性验证不可变版本

02 / BUSINESS KNOWLEDGE

七类知识，让业务含义清晰可用。

按业务含义分类，不按来源分类。
一项知识可以同时引用文档、数据库和 SQL。

业务知识类型与信息契约 · 示例不代表当前原型中的实际数据
知识类型	需要明确的信息	业务示例
业务概念这个词是什么意思？	定义与别名、适用和排除边界、正反例、相关概念。	“有效订单”包含哪些状态，排除哪些订单。
业务实体业务对象如何识别？	业务键、对象粒度、生命周期、身份合并规则和实体关系。	客户、订单，以及客户身份是否跨系统唯一。
语义模型在什么范围上查询？	基础实体、模型粒度、公开维度与度量、默认时间和关联路径。	每行一笔订单的分析模型，允许关联客户。
维度按什么分类与筛选？	值类型、值域与层级、空值含义、时间语义和字段映射。	业务区域：按下单时区域还是客户当前区域归属。
度量基础数值怎样聚合？	表达式、聚合方式、过滤条件、空值处理、单位和可加性。	订单实付金额，按订单求和，单位为元。
指标业务最终衡量什么？	组成度量、公式、时间窗口、允许维度、比较规则和展示格式。	客单价 = 实付金额 / 有效订单数，分母和时间口径明确。
分群哪些对象符合条件？	基础实体、结构化判定条件、生效时间、刷新规则和互斥关系。	近 30 天内有支付订单的客户。

本体，组织业务关系

实体、概念及其关系构成领域本体。本体不是第八类知识，也不是需要维护的另一份副本。

执行，需要具体依据

物理绑定定位表和字段；数据粒度、实体键与连接规则约束 SQL，避免猜字段和重复计数。

治理，保障知识可信

来源与证据说明知识从何而来；检查、审核和版本发布决定能否使用。它们是保障，不是知识类型。

从来源到答案

01接入来源
数据库、文档与 SQL
02整理与确认
AI 建议，人工核对口径
03检查与发布
知识、绑定与关联共同验证
04问数与核对
受控只读 SQL，结果保留依据

以上为产品知识契约与目标链路。类型专属字段与真实取数闭环仍在完善，不代表原型已具备全部能力。

03 / THE IDEA BEHIND SEMLIA

问数依靠可信知识，
不是临时猜测。

企业并不缺少数据。缺少的是让人和 AI
对「这份数据意味着什么」达成一致的方式。

Semlia 用可信语义知识驱动问数。
治理是保障，不是用户的主要工作。

知识有一个家。

活的 LLM Wiki 将定义、所有权与证据组织在一起。文档可读，含义也能被机器理解。

A LIVING SOURCE OF TRUTH

AI 提案，不是事实。

AI 发现线索、推荐映射、生成提案。验证、策略与审核，决定什么能够成为发布事实。

PROPOSE. VERIFY. GOVERN.

同一语义，不同智能。

模型与应用可以更换。已发布的知识、证据和版本契约，保持独立、可复用、可复核。

SHARED MEANING. OPEN ENDS.

MEANING IS INFRASTRUCTURE.把信任建立在系统里，而不是模型的自信里。

04 / BUILT ON EVIDENCE

从原始线索，到可信知识。

五层责任边界，一条可追溯的知识链路。
任何候选，都不能绕过治理成为生产事实。

L3 / SEMANTIC KNOWLEDGE

让含义成为资产。

把证据组织为稳定的业务概念、指标与关系。人通过权威 Wiki 理解含义，机器通过本体、物理绑定与契约理解结构。

semantic-asset概念示例

identity: commerce.net_revenue
meaning: 净收入
evidence: 财务口径 · 来源版本
contract: 粒度 · 物理绑定 · Join

有定义，不等于可用于生产。资产需要经过验证和治理发布。

五层是领域责任与信任边界，不是五个部署服务。EVIDENCE IN. TRUST OUT.

A CLEAR DIVISION OF RESPONSIBILITY

同一份知识，
服务每一次问数。

SEMLIA

知识建设与第一方问数

接入数据、整理业务含义、确认并发布知识，以已发布语义约束只读查询。

YOUR AI & APPLICATIONS

共享知识与受控能力

外部 AI 和应用通过公开契约消费同一份知识、证据和权限约束。

通过 MCP / API 等公开契约连接。
Semlia 不自建通用 AI 平台，也不替代数据仓库或查询引擎。

05 / BUILDING WITH INTENTION

先让知识可信，再让能力生长。

一个长期项目，一个清晰的起点。
当前聚焦一个指标从知识到真实取数的闭环。

当前重点01

知识到问数的闭环

围绕一个指标，对齐类型信息、来源证据、字段绑定与关联规则，再验证真实 SQL 结果。

知识与定义的生产，不是 ETL

持续构建02

可靠性与治理

用变更回归、权限边界、审计和可复核证据，验证每一次知识演进。

可靠性先于能力扩张

后续方向03

开放交付与生态

在稳定契约上扩展外部 AI 接入、语义消费与来源适配器。

引擎无关，模型无关

Pre-alpha · 源码已公开。 项目尚未达到生产可用标准，当前不接受公开贡献。原型用于呈现交互和产品方向，演示内容不代表全部生产能力已就绪。

在 GitHub 阅读源码与设计文档。Semlia 采用 Apache-2.0 许可证。

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用可信的业务知识，回答数据问题。