规则生产01 / CREATE
RuleMaker
把自然语言业务要求转化为可解释、可验证的候选规则，由人确认后逐步形成规则方案。
业务表达 · 候选生成 · 确认验证
深入了解 RuleMaker INTELLIGENT AUDIT ENGINE
让每一次审查，
有据可循。
下一代通用智能审查系统
以 IA.Engine 执行审查，RuleMaker 生产规则，
图谱知识库组织知识与来源。让专业知识进入业务流程，让审查结论回到证据。
规则可配置证据可追溯人工可复核
REVIEW ORCHESTRATION流程示意
审查材料MATERIALS
业务规则RULES
IA.Engine连接 · 编排 · 审查
有证据的审查报告可复核
问题线索适用规则原始材料
从材料到结论，每一步都有连接01 / INTELLIGENCE WITH EVIDENCE
THREE PRODUCTS. ONE ECOSYSTEM.
从知识、规则，
到有依据的审查
三套产品，分别解决“依据在哪里”“要求如何表达”“检查怎样执行”。以清晰的分工连接业务知识、审查规则与执行过程，形成完整的智能审查生态。
知识组织02 / CONNECT
图谱知识库
组织政策与业务文档，连接标签关系、关联材料与原始来源，让知识可检索、关系可查看。
关系图谱 · 混合检索 · 原文追溯
深入了解图谱知识库 审查执行03 / REVIEW
IA.Engine
接入审查材料与已配置规则，结合知识服务完成检查，把发现、证据与报告组织在一起。
任务编排 · 规则执行 · 人工复核
深入了解 IA.Engine 共同的工作原则
知识保留来源，规则经过确认，结论能够复核
01 RULE AUTHORING
RuleMaker
把业务语言，变成审查规则
业务专家描述要求，AI 协助形成候选。围绕一条条业务规则持续编写、解释、确认与验证，让规则生产成为可管理的过程。
从一条要求开始
可以从空白方案起步，也可以复用已有规则版本。逐条生成、修改与积累，不必一次写完一整套规则。
把要求说清楚，把候选看明白
支持普通文本与分项编写，分别表达提取、归一化、评价和报告要求。查看候选的业务解释、依赖和变化后，再确认加入方案。
验证通过，再交付给引擎
单条检查与整体验证分开进行。完整候选校验通过后，才可导入 IA.Engine；也可导出草稿继续完善。
从要求到规则方案流程示意
一条业务要求 · 示例
核对项目材料是否完整，并在报告中说明需要补充的内容。
提取什么如何归一化怎样评价如何报告
AI 生成候选规则解释 · 字段 · 依赖 · 判定
待确认人工核对并确认加入
候选生成不会直接改写已确认方案
逐步积累规则方案整体验证导出 / 候选导入
- 01表达业务要求
- 02生成 AI 候选
- 03人工确认
- 04方案整体验证
- 05候选导入平台
与 IA.Engine 的连接
RuleMaker 负责规则生产与验证，IA.Engine 负责规则配置与审查执行。导入的是候选规则，导入不等于自动启用；规则的业务覆盖与真实材料效果仍需验证。
02 CONNECTED KNOWLEDGE
图谱知识库
让知识有关系，让依据有来源
以政策与业务文档为基础，把内容片段、主题标签和关系组织起来。通过图谱与检索服务，为审查人员和业务系统提供可查询、可核对的知识依据。
知识的关联视角关系示意
知识标签
分类主题分类
流程先后业务环节
材料依赖所需材料
同义关系相关表述
共现关联 · 关联原文
示意关系结构，不代表具体政策、实际节点或项目数据
查看节点与关系筛选关系类型查询关联文档
从文档内容，连接到知识关系
从文档片段提取标签，组织分类、流程先后、材料依赖、同义与共现关系。通过节点、关系和关联文档查看知识的联系。
兼顾关键词、语义与关联度
结合向量检索与关键词检索，并让图谱相关性参与排序，帮助定位与问题有关的知识片段。
不止找到片段，还能核对原文
保留知识与原始文档的关联，提供政策原文获取与正文内容校验信息，让检索结果能够继续回到原始依据。
ORGANIZE
组织
文档、片段与主题标签
CONNECT
关联
分类、流程与材料关系
RETRIEVE
检索
关键词、语义与相关性
TRACE
追溯
关联文档与政策原文
与 IA.Engine 的连接
作为外部知识服务，为审查流程提供相关知识检索与政策原文获取。IA.Engine 将这些依据与任务材料、适用规则一起组织，供专业人员核对与复核。
WORK BETTER, TOGETHER
三套系统如何协作
规则说明“检查什么”，知识提供“依据在哪里”，引擎负责“如何执行”。
IA.Engine审查执行与证据组织接入项目材料 · 使用已配置规则
专业人员复核报告与判断核对发现、依据与待确认事项
协作结构示意。具体规则、知识范围与执行能力，以实际部署和业务配置为准。
03 / IA.ENGINE · BUILT FOR REAL REVIEW
IA.Engine
把审查链路执行起来
材料散落在文件里，规则来自不同要求，结论需要解释。IA.Engine 将这些环节组织起来，让审查过程更清晰，也更容易复核。
让业务规则，进入审查流程
以可配置规则组织审查任务，结合材料解析与 AI 能力执行检查。业务要求不再停留在文档里，而是成为可以管理的审查依据。
可配置规则 / 审查任务编排
每个发现，都能继续追问
把发现、规则与证据放在同一条链路中。阅读结论时，也能回到它所依据的材料与要求。
证据关联 / 依据追溯
辅助专业判断，保留决策边界
汇集问题线索与审查结果，为专业人员提供可复核的信息。需要确认的规则与结论，留在人的判断范围内。
问题定位 / 人工确认
FOLLOW THE EVIDENCE
看见一条完整的
审查路径
选择一个环节，了解信息如何被组织、检查与追溯。
以下为交互流程示意，不连接真实审查服务或项目数据
MATERIAL INTAKE示意内容
先把材料，
放进同一个上下文
组织待审查的文本、表格与相关文件，形成任务的材料基础，让后续检查围绕同一组输入展开。
这一环节的价值从分散文件，到明确的审查对象
项目材料INPUT
TXT
项目说明业务背景与审查范围
＋XLS
指标与数据关键数据与对照信息
＋REF
相关附件补充材料与参考文件
＋材料完整性，是后续审查的起点
GROUNDED IN PRACTICE
从土地规划审查出发，
构建可扩展的引擎
当前项目实践与验证主要围绕土地规划。通用执行器与规则族为扩展提供基础；面向新的业务场景，仍需要配置规则、接入材料，并完成场景验证。
了解审查方式当前实践土地规划审查01
共用基础规则族 + 通用执行器02
扩展方向配置与验证后的新场景03
FOR DEVELOPERS / CODEXFLOW QUERYRUNTIME
QRE 运行时
让 Agent 执行可控、可追溯。跨平台 .NET 运行时与独立 CLI，将工具策略、结构化审计和离线回放接入你的工程。
FROM INFORMATION TO UNDERSTANDING
让复杂审查，清晰起来。
知识有来源，规则有边界，结论有依据。
再次探索审查链路