多层级知识树
按产品线 / 主题组织知识条目，支持多格式导入与层级归属。
它解决什么
- AI 把 A 产品的参数安到 B 产品头上——多产品品牌的噩梦。
- 病根在上下文：所有产品共用一份资料，AI 读混了就答错。
- 治法也简单：把资料隔开，AI 读什么就说什么。
它怎么做到
- 多层级知识树：按产品线/主题组织知识条目，多格式导入。
- 检索重做：内容生成时全局召回，只注入相关知识。
- 企业知识与证据管理：资质、案例、数据来源留痕。
- llms.txt 自动生成：把站内权威内容以 AI 爬虫友好的方式声明出去。
- 知识公开门户（可选）：带密码分享的对外知识页与问答。
能力清单
知识中枢的六项能力
混合检索（RAG）
向量 + 关键词 + 标题三通道召回，重排后择优注入——生成时只带上真正相关的内容。
证据与出处留痕
每条知识可回溯来源与修订记录；企业资质、案例、数据来源分层管理。
知识审核流
严格模式下知识变更需审核后才可供生成使用（企业版起）。
评测集与过期检测
用固定问答对检验检索质量；过期内容自动标记，避免 AI 引用旧信息。
llms.txt 与公开门户
自动生成 llms.txt 声明站内权威内容；可开带密码的对外知识门户与问答。