团队真正愿意维护的知识源
业务人员继续用 Markdown、标签和双链维护政策、SOP、FAQ 与经验，不必到 AI 平台重复编辑。
- 保留 frontmatter、aliases、heading 与 [[wikilink]]
- 文件修改、删除和新增均支持增量同步
- 知识图谱直接展示孤立节点与知识团簇
AI Mortgage / 贷款知识与审核中枢
GraphRAG × Obsidian × Dify
三大系统真正协同
Obsidian 负责让团队持续维护政策与经验，GraphRAG 负责把知识变成可引用的检索与关系图谱， Dify 负责把可信上下文编排成问答和审核流程。客户案件资料始终留在受权限控制的业务系统中。
融合之后，不只是三个工具放在一起
知识编辑、索引、检索、回答和审核形成闭环，修改一篇笔记即可增量同步到检索与图谱。
每条回答返回笔记路径、证据片段、融合来源和图谱路径，团队可以复核 AI 为什么这样回答。
公司知识与客户案件资料分层处理：Dify 只读全局知识，私有案件必须经过 FastAPI JWT 权限校验。
4库事实、向量、图谱与全文对账
3模Local / Hybrid / Global 检索
1链从资料到引用与审计的闭环
三大系统融合
一套知识源、一套可信检索、多种 AI 应用
三套系统各守边界，通过标准接口协同；既避免重复存储，也避免把生成式 AI 当成事实源。
不仅“搜到”，还解释知识之间的关系
结合向量、全文、Obsidian 双链、实体关系和社区摘要，多路召回后统一融合与权限回表。
- Local、Hybrid、Global 三种检索模式
- 返回标题、笔记路径、证据块和 graph path
- 外部索引故障时回退 PostgreSQL，不阻断业务
把可信知识编排成可用的业务流程
通过 External Knowledge API 使用 GraphRAG 结果，构建政策问答、审核解释与后续工作流，而不成为私有资料仓库。
- 现有 Dify 应用不受影响，贷款应用独立接入
- 专用 API Key、SSRF 单域名白名单和审计标识
- 每次回答携带来源，无法命中时明确降级
减少知识重复维护
答案有证据可复核
私有资料不进入 Dify
任一索引故障仍可工作
核心机制
从一篇笔记到一次可信回答，数据始终可追踪
批量导入 Markdown、PDF、SOP、政策与业务问答。
识别 GLBA、CCPA、DSP 与公司资料处理规则。
沉淀政策、流程、风险、实体与资料要求之间的连接。
记录答案来源、权限命中、复核状态和后续优化。
知识图谱
用关系图谱看见政策、流程、资料和经验之间的连接
系统把 Obsidian 笔记、业务 SOP、合规政策和员工问答沉淀为可浏览的知识网络。 中心节点代表高频业务主题，外围节点代表引用资料、相关流程、风险边界和历史答案。
12资料来源
42实体关系
328知识节点
客户资料处理
客户资料不是“丢给 AI”，而是在案件权限内受控流转
系统把公司知识和客户案件资料分成两条数据路径。政策与 SOP 可以服务全团队；身份证明、收入、资产、信用和房产资料始终绑定 owner 与 case_id。
由 Obsidian 维护，经 GraphRAG 索引后可供内部用户和 Dify External Knowledge 检索。
权限边界不混库 · 不越权 · 不把案件原文交给 Dify
只通过 FastAPI JWT 和案件授权访问；检索必须匹配当前用户、case_id、document_id 与 private visibility。
-
01
上传与文本提取
客户通过案件工作台上传资料，系统保存原文件并执行 OCR 或文本提取，生成可处理的 extracted_text。
-
02
分类与案件绑定
资料写入 document_type、owner、case_id、document_id 和 private visibility，未知或无案件范围的请求默认拒绝。
-
03
受控切块与派生索引
PostgreSQL 保存事实和权限；可检索内容块同步到 Qdrant、Neo4j、OpenSearch。外部索引不是授权依据。
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04
每次检索重新授权
即使向量或全文命中，也必须回 PostgreSQL 校验用户与案件范围；外部 payload 不能直接返回给前端或模型。
-
05
规则审核优先，AI 只解释
确定性规则负责缺件、风险和流程结论；GraphRAG 提供政策及当前案件证据，LLM 只能解释与建议，不能覆盖规则。
-
06
引用、审计与删除同步
结果记录模型版本、证据块和引用路径；日志不保存完整案件正文、SSN 或 API Key，资料删除后同步清理派生索引。
Dify 的边界
Dify 只接收全局政策知识的检索结果。客户案件原文不复制到 Dify 知识库；需要案件证据时，由 AI Mortgage 后端在 JWT 授权后完成检索和审核。
融合优势
比单独部署知识库、向量库或聊天机器人更完整
一个事实源，多个派生索引
PostgreSQL 管来源、权限和同步状态，向量、图谱与全文索引均可对账、修复和重建。
全局知识与案件资料分层
Dify 使用全局政策知识；客户资料只在当前案件授权内检索，避免聊天应用横向扫描私有数据。
搜索结果具备关系语境
向量与全文命中还能沿 Obsidian 双链和 Neo4j 邻域扩展，发现政策、流程、风险与资料要求的连接。
AI 故障不阻断贷款流程
外部索引不可用时回退 PostgreSQL；GraphRAG 或 LLM 失败时仍保留原规则审核并显示降级原因。
运营度量
不只看“回答了什么”，还看知识链路是否健康
持续记录索引覆盖率、来源命中、引用质量、同步失败、慢查询和待复核关系，让团队知道答案是否可靠、知识哪里需要补齐。
4/4存储同步覆盖
3检索模式
100%回答要求引用
AI 辅助
AI 不接管审批，而是把判断所需的证据组织好
规则引擎给出缺件、风险与流程结论；GraphRAG 找到政策和案件证据；Dify 或 LLM 负责把依据解释清楚。最终责任与人工复核边界始终明确。
为什么这个案件被标记为“放款前必须人工复核”？
规则审核发现电汇指令发生变更。GraphRAG 引用了 Wire Verification 与 Human Review Escalation：应由第二名员工通过批准的回拨号码复核，并保留审计记录。AI 仅解释该结论，不会取消人工复核。
Wire Verification
Evidence Chunk
Graph Path
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