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数分钟生成产业链全景图

无需预设数据库,无需专家手动梳理
让产业研究的"从 0 到 1"效率提升 10 倍以上

LLM 贯穿全流程 — 从自然语言到结构化图谱,无需预设数据库,数分钟端到端生成
快速图谱生成
·
智能精简节点
·
裂变覆盖全链
·
关系自动识别
案例展示 了解更多
WHY

传统产业图谱的四大痛点

依赖人工预设数据库的构建方式,正在拖慢产业研究的效率

数据滞后

依赖静态数据库,商业航天、固态电池等新兴领域无数据覆盖,跟不上产业迭代速度

构建成本高

需大量专家人力投入,单张图谱编制周期以周/月计,人力成本极高

灵活性差

一套图谱无法适配多样化分析视角,用户无法自定义分析粒度和范围

覆盖不全面

受限于预设数据库范围,交叉领域和新兴产业链往往存在大量盲区

我们的解法:LLM 驱动的裂变式动态抽取

以自然语言为起点,LLM 贯穿每一环节——理解意图、规划层级、发现节点与关系、去重合并、精炼筛选。
无需预设数据库,从零构建一张结构清晰、数据真实的产业链图谱。

CORE

裂变式动态构建

像细胞分裂一样,从核心骨架逐层向外扩张,自动覆盖完整产业链

1

理解意图

LLM 将自然语言转化为结构化分析指令

2

知识检索

从研报、公告中获取真实时效信息

3

层级规划

LLM 自动规划产业链结构

4

裂变发现

逐轮向外扩张,并发处理高价值节点

5

精炼输出

智能筛选 + 连通性校验 → 完整图谱

FEATURES

核心能力

LLM 贯穿全流程,无需预设数据库,从零动态构建产业链图谱

LLM 驱动

意图理解与层级规划

LLM 将自然语言转化为结构化分析指令,自动规划产业链层级结构,为后续节点提取提供清晰方向指引

核心创新

裂变式动态抽取

LLM + 知识检索驱动,像细胞分裂一样逐轮向外扩张,并发处理高价值节点,无需预设产业关系数据库

LLM 驱动

语义级智能去重

LLM 语义级别识别别名、缩写、中英文混用等复杂情况,确保每个实体在图谱中唯一标识,避免冗余混淆

LLM 驱动

精炼筛选与连通保障

从海量探索节点中智能筛选最具代表性节点,连通性校验确保图谱是一张完整的"网",无孤立节点

在线体验图谱

拖拽、缩放、点击节点查看详情,亲自感受交互式产业链图谱

商业航天全景图 小米 SU7 供应链

支持缩放滚轮 · 拖拽平移 · 点击节点查看详情 · 搜索定位

USE CASES

应用场景

从投资研究到产业规划,从企业战略到知识管理

投资研究与行业分析

快速理解陌生行业,数分钟获得全景图替代数天研报阅读。追踪固态电池、低空经济等新兴领域,供应链穿透分析直达上游原材料。

政策研究与产业规划

通过层级节点密度分布快速定位"卡脖子"环节,对比多条技术路线覆盖情况,分析区域产业集群布局。

企业战略与竞争情报

构建多级供应商图谱识别单点依赖风险,自动发现各环节竞争者及新进入者,识别跨界合作机会。

金融风控与信贷评估

评估企业供应链集中度与客户依赖风险,穿透识别担保链与关联交易,辅助信用评级、授信审批与贷后风险监控。

TECH

技术能力

LLM 贯穿图谱生成的每一环节

LLM = 图谱的大脑
LLM 贯穿意图理解、层级规划、裂变发现、去重合并、精炼筛选全流程,无需预设数据库,从零构建产业链图谱。
01

理解用户意图

LLM 将自然语言输入转化为结构化分析指令,确定产业链维度、粒度和范围

LLM 驱动
02

知识库检索

从研报、公告、新闻中检索真实信息,确保分析建立在时效信息基础上

03

层级规划

LLM 自动规划产业链层级结构,为后续节点提取提供清晰方向指引

LLM 驱动
04

裂变式节点发现

LLM + 知识检索驱动,像细胞分裂一样逐轮扩张,并发处理高价值节点

核心创新
05

智能去重合并

LLM 语义级别识别别名、缩写、中英文混用,确保实体唯一标识

LLM 驱动
06

精炼 + 可视化

筛选最具代表性节点,连通性校验保障完整"网"结构,输出交互式 HTML

SUMMARY

LLM 贯穿全流程

无需预设数据库,以自然语言为起点,数分钟生成完整产业链图谱

零预设
无需预设产业数据库
全自动
LLM 驱动端到端生成
分钟级
生成一张全景图
多种类
关系自动识别