01 · Vector
Ngữ nghĩa
Embedding tìm ra những đoạn văn cùng ý nghĩa, ngay cả khi không trùng từ nào.
360° GraphRAG · Knowledge Studio
Biến tài liệu thành tri thức kết nối với nhau.
MENTOR trích xuất, chia chunk, tạo embedding và kết nối mọi thứ đội ngũ của bạn viết ra thành một đồ thị tri thức sống động — rồi trả lời từ trọn vẹn 360° của đồ thị ấy, với trích dẫn cho từng nhận định.
- Tự lưu trữ trên máy chủ của bạn
- Mọi câu trả lời đều có trích dẫn
- Thư viện theo từng tổ chức
Đọc những định dạng bạn đang có · chạy trên nền tảng bạn tin dùng
- Word
- PowerPoint
- Excel
- HTML
- Markdown
- CSV
- URL trang web
- Tự lưu trữ
- Docker Compose
- PostgreSQL + pgvector
- Lưu trữ tương thích S3
- Hàng đợi công việc tích hợp sẵn
- OpenAI
- Anthropic
- Ollama
01360° GraphRAG là gì
Tìm kiếm đọc văn bản. MENTOR đọc các mối liên kết.
RAG truyền thống chỉ truy xuất vài đoạn văn tương tự. 360° GraphRAG nhìn thư viện của bạn theo bốn cách cùng lúc — ý nghĩa, câu chữ, các thực thể liên quan và những chủ đề bao quanh — rồi hợp nhất thành một câu trả lời có căn cứ, có trích dẫn.
02 · Từ khóa
Từ vựng
Thuật ngữ, mã và tên riêng cũng được so khớp chính xác, rồi hợp nhất với kết quả ngữ nghĩa.
03 · Đồ thị cục bộ
Vùng lân cận của thực thể
Các thực thể trong câu hỏi kéo theo quan hệ, chunk nguồn và cộng đồng của chúng.
04 · Toàn cục
Tóm tắt cộng đồng
Các cụm thực thể liên quan được tóm tắt, nhờ đó câu hỏi rộng nhận được câu trả lời bao quát toàn thư viện.
Ngữ nghĩaTừ vựngCục bộToàn cụcmột câu trả lời có trích dẫn
Kết quả được hợp nhất và xếp hạng lại, rồi viết thành câu trả lời kèm trích dẫn đánh số đến đúng từng đoạn văn.
- chế độ truy xuất
- 6
- Vector, kết hợp, đồ thị, cục bộ và toàn cục — hoặc hợp nhất tất cả thành 360°.
- ngữ cảnh
- 360°
- Ý nghĩa, câu chữ, thực thể và chủ đề đằng sau mỗi câu trả lời.
- câu trả lời có trích dẫn
- 100%
- Mỗi nhận định đều dẫn đến đúng đoạn văn và trang gốc.
- để có đồ thị đầu tiên
- <5min
- Thả vào một thư mục tài liệu và xem đồ thị tự hình thành.
02Cách hoạt động
Từ tải lên đến câu trả lời trong bảy bước.
Mọi tài liệu đều chạy qua cùng một pipeline bền vững trên máy chủ của riêng bạn — và bạn có thể theo dõi từng giai đoạn diễn ra.
Bước 01
Tải lên
Thả vào tệp PDF, Word, PowerPoint, Excel, HTML, Markdown hoặc CSV — hoặc dán một URL. Tệp gốc được lưu trong kho lưu trữ đối tượng của chính bạn.
Bước 02
Hàng đợi
Mỗi tài liệu được đưa vào hàng đợi công việc trong cơ sở dữ liệu của bạn. Các worker nhận tài liệu, theo dõi từng giai đoạn, thử lại khi lỗi và tiếp tục sau khi khởi động lại.
Bước 03
Trích xuất & chia chunk
Văn bản và cấu trúc được trích xuất, rồi chia thành các chunk có kích thước tính theo token và vẫn ghi nhớ số trang.
Bước 04
Embedding
Mỗi chunk trở thành một vector trong PostgreSQL + pgvector, sẵn sàng cho tìm kiếm ngữ nghĩa và tìm kiếm kết hợp.
Bước 05
Đồ thị
Một mô hình đọc từng chunk để tìm thực thể và quan hệ, còn các mục trùng lặp được gộp vào một đồ thị chung cho toàn thư viện.
Bước 06
Cộng đồng
Các thực thể liên quan được phân cụm ở hai cấp, và mỗi cộng đồng có một bản tóm tắt cùng những phát hiện chính.
Bước 07
Hỏi
Câu hỏi chạy qua mọi chế độ truy xuất và trả về một câu trả lời duy nhất, kèm trích dẫn đánh số đến nguồn.
03Nguồn
Mọi định dạng. Một đồ thị.
Hồ sơ họp hội đồng quản trị, sổ tay, bảng tính và trang web đều đổ về cùng một lõi — được trích xuất, kết nối và sẵn sàng để hỏi.
Mentor Graph
- PDF
- DOCX
- PPTX
- XLSX
- HTML
- MD
- CSV
- URL
Trích xuất theo từng trang
Chunk giữ nguyên số trang, nên mỗi trích dẫn đều mở đúng trang.
Liên kết được tải giúp bạn
Dán một URL, MENTOR sẽ tải trang về ở phía máy chủ rồi đưa vào hàng đợi như mọi tệp tải lên.
Xử lý lại bất cứ lúc nào
Thay đổi lược đồ hoặc mô hình, rồi xử lý lại một tài liệu hay dựng lại các cộng đồng chỉ với một cú nhấp.
04Truy xuất 360°
Sáu lăng kính. Một câu trả lời.
Chọn một lăng kính để xem MENTOR nhìn thư viện của bạn ra sao — hoặc để 360° chạy tất cả và hợp nhất những gì tìm được.
Câu hỏi
Nimbus GA chịu rủi ro nguồn cung đến mức nào?
Lăng kính 360°
Kết hợp + đồ thị + cục bộ + toàn cục, hợp nhất.
Phù hợp nhất cho: Mọi thứ — đây là chế độ mặc định.
Di chuột hoặc chạm vào một lăng kính · cứ vài giây chúng lại hội tụ thành một câu trả lời
05Demo trực tiếp
Khám phá một đồ thị tri thức thực thụ.
Một thư viện mẫu — các tài liệu chiến lược của một công ty hư cấu — đúng như cách MENTOR trích xuất. Di chuột để lần theo các kết nối, nhấp vào một thực thể để xem chi tiết, chuyển đổi giữa loại và cộng đồng. Tài liệu mẫu bằng tiếng Anh.
Đang tải đồ thị
- Nhấp vào một thực thể để xem chi tiết
- Kéo để di chuyển
- ⌘/Ctrl + cuộn hoặc chụm ngón tay để thu phóng
06Tính năng
Mọi thứ một nhóm tri thức cần. Không thừa thứ gì.
Thư viện & tổ chức
Mỗi nhóm một thư viện
Mỗi thư viện có tài liệu, lược đồ, đồ thị và cấu hình riêng, gắn với một tổ chức trên Clerk. Quản trị viên định hình thư viện; thành viên khám phá và đặt câu hỏi.
Strategy 2026142 tài liệu · acme-orgĐã lập chỉ mụcEngineering handbook318 tài liệu · acme-orgĐang xử lý 62%Customer contracts57 tài liệu · acme-orgĐã lập chỉ mục- Theo tổ chức
- Vai trò
- Lược đồ theo thư viện
Trình khám phá đồ thị
Khám phá theo phong cách Bloom
Mở rộng các nút lân cận, tìm đường đi giữa hai thực thể và lọc theo loại hoặc cộng đồng trên một canvas WebGL mượt mà.
- Lân cận
- Đường đi
- Cộng đồng
Sức khỏe đồ thị
Khử trùng lặp, không còn nhọc công
Thực thể gần trùng nhau, nút mồ côi và liên kết yếu tự lộ diện. Gộp hoặc bỏ qua từng đề xuất chỉ với một cú nhấp.
Nimbus EdgeNimbus Edge gatewayNimbus Edge96%- Trùng lặp
- Nút mồ côi
- Gộp
Lược đồ & ontology
Ngôn ngữ của bạn, phân loại của bạn
Bắt đầu từ một mẫu có sẵn hoặc để MENTOR đề xuất các loại thực thể và quan hệ từ chính tài liệu của bạn, rồi tinh chỉnh.
- Mẫu có sẵn
- Đề xuất
- Đồ thị lược đồ
Chi tiết truy xuất
Hiểu vì sao có câu trả lời đó
Mỗi lần chạy đều lưu lại đoạn văn, điểm số, chế độ, token và độ trễ — kèm đánh giá chất lượng tùy chọn khi bạn cần.
- Lịch sử chạy
- Điểm số
- Đánh giá
Quản trị & hàng đợi
Vận hành trong tầm mắt
Theo dõi hàng đợi và tác vụ theo thời gian thực, thử lại tác vụ lỗi, phát lại các thông điệp lỗi (poison message), tinh chỉnh mô hình và giới hạn — với dấu vết kiểm toán đầy đủ.
ingest12 đang chạygraph-extract4 đang chạycommunitiesrảnhingest-poison0 thông điệp · phát lại- Tác vụ
- Thử lại
- Nhật ký kiểm toán
07Tình huống sử dụng
Xây dựng cho những tài liệu bạn thực sự có.
Chiến lược & tài liệu HĐQT
Trí nhớ tổ chức cho phòng họp hội đồng quản trị
Nhiều năm hồ sơ họp, bản trình bày chiến lược và sổ đăng ký rủi ro trở thành một đồ thị về quyết định, người phụ trách và mốc thời gian.
- Truy mọi quyết định về đúng tài liệu và số trang
- Hỏi xem điều gì đã thay đổi giữa các quý
- Giới thiệu nhanh cho thành viên HĐQT mới bằng tóm tắt cộng đồng
Strategy 2026 · 142 tài liệu
Nguồn
- Board pack Q3.pdf1
- Strategy 2026.pptx2
- Risk register.xlsx3
Hỏi · 360°
Hội đồng quản trị đã quyết định gì về Nimbus trong Q3?
Phiên rà soát Q3 của hội đồng quản trị đã phê duyệt phương án đầu tư Nimbus 1 và đặt việc đa dạng hóa nhà cung cấp làm ưu tiên của Q4 2.
VectorĐồ thịCục bộToàn cục
08Bảo mật & nền tảng
Tự lưu trữ. Nằm trọn trên máy chủ của bạn.
MENTOR chạy như một stack Docker Compose duy nhất trên máy do bạn kiểm soát: ứng dụng web, API, worker, cơ sở dữ liệu, lưu trữ đối tượng và một proxy HTTPS. Tài liệu của bạn không bao giờ được lưu ở nơi nào khác.
Máy chủ của bạn, dữ liệu của bạn
Tệp gốc nằm trong kho lưu trữ đối tượng; chunk, vector, thực thể và báo cáo cộng đồng nằm trong PostgreSQL — cả hai đều chạy trong container trên máy do bạn vận hành.
Tổ chức được tích hợp sẵn
Clerk đảm nhận đăng nhập và tổ chức. Mọi thư viện, truy vấn và tác vụ đều được kiểm tra theo tổ chức và vai trò của người gọi.
Bền vững ngay từ thiết kế
Hàng đợi công việc trong cơ sở dữ liệu theo dõi từng giai đoạn, thử lại khi lỗi, trụ vững qua các lần khởi động lại và cho phép quản trị viên phát lại bất cứ thứ gì bị kẹt.
Minh bạch, truy vết được
Thay đổi của quản trị viên được ghi vào nhật ký kiểm toán, và mỗi câu trả lời đều giữ lại chi tiết truy xuất đằng sau nó.
Máy chủ của bạn
MENTOR StudioỨng dụng web Next.js
ClerkĐăng nhập · tổ chức
API & workerContainer .NET
Lưu trữ đối tượngtệp gốc · S3
Hàng đợi công việcpipeline nạp dữ liệu
PostgreSQLpgvector · đồ thị
Mô hình của bạnOpenAI · Anthropic · Ollama
- MENTOR StudioỨng dụng web Next.js
- ClerkĐăng nhập · tổ chức
- API & workerContainer .NETcủa bạn
- Lưu trữ đối tượngtệp gốc · S3của bạn
- Hàng đợi công việcpipeline nạp dữ liệucủa bạn
- PostgreSQLpgvector · đồ thịcủa bạn
- Mô hình của bạnOpenAI · Anthropic · Ollama
09Hỏi đáp
Thắc mắc, đã có lời đáp.
Bản tóm lược về cách MENTOR hoạt động, dữ liệu của bạn đi đâu và vì sao mọi câu trả lời đều đi kèm nguồn.
Là tạo sinh tăng cường truy xuất (RAG) nhìn thư viện của bạn từ mọi phía. Bên cạnh tìm kiếm ngữ nghĩa (vector) và tìm kiếm từ khóa, MENTOR xây dựng một đồ thị tri thức gồm các thực thể và quan hệ trong tài liệu của bạn, phân cụm chúng thành các cộng đồng kèm bản tóm tắt, rồi hợp nhất tất cả — vector, kết hợp, đồ thị, cục bộ và toàn cục — thành một câu trả lời có căn cứ.
Mentor là trực giác phân tán
Tài liệu của bạn đã biết câu trả lời. Hãy để chúng lên tiếng.
Tạo một thư viện, thả vào một thư mục và đặt câu hỏi đầu tiên — kèm trích dẫn — chỉ trong vài phút.