模枢(MoShu)
品牌口号:模枢环中,万象可成
品牌定位:以"大模型 + 企业本体"构建企业治理平台的开源组织
组织主页:https://gitee.com/onehubcode
一、组织介绍
模枢,一形一变,一静一动:
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模:模型、模板、模块、模具——规范与复用,凡成功之法皆可成模,凡成模之物皆可复制。
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枢:枢机、中枢、枢纽——贯通与应变,枢始得其环中,以应无穷。
模枢开源组织对标 Palantir 的平台形态,以"大模型 + 企业本体"为核心理念,构建企业治理平台:向下贯通数据与国产化基础设施,向上以模型即服务承载企业业务与个人创新,帮助企业降低研发成本、提高数据质量、盘活数据资产。
愿景
成为中国政企数字化转型与 AI 应用落地的行业领先平台,让每一处数字化构建都有"模"可依、有"枢"可通。
使命
以模型与模板降低数字化试错成本,以中枢架构释放业务创新力。
价值观
| 价值观 |
内涵 |
| 模法定力 |
以规范与最佳实践应对混沌,底座能力做深做透 |
| 万象兼容 |
toB/toC、国产化/开源、云端/本地、自研/三方模型一律平等支撑 |
| 贯通无界 |
打破数据、模型与流程壁垒,全链路贯通 |
| 可控生长 |
演进可预期,风险可管控,架构演进有路线图 |
二、开源项目矩阵
组织围绕"企业治理平台 + 个人 AI 工具"双轮驱动,持续孵化开源项目:
| 仓库 |
定位 |
说明 |
| ragflow4j |
企业级 RAG 知识库平台(技术底座) |
Java 生态的一站式多模态知识管理、智能问答与 Agent 编排中心,基于 Ragflow4J 开源底座迭代开发,是企业本体推理平台的基座 |
| onehub |
个人 AI 智能体工具(模枢·启明) |
运行在终端中的 AI 智能体,支持 Shell 命令模式、IDE 集成、Web 控制台与桌面客户端,面向个人开发者与中小企业 |
| 规划中 · 更多项目 |
企业工具与个人工具生态 |
后续将持续围绕"模型的企业与个人工具"打造更多开源项目,完善平台双边生态 |
品牌产品线
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 模枢品牌(统一认知层) │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ ToB 业务线 │ ToC 业务线 │
│ 模枢·万象 │ 模枢·启明 │
│ 企业模型中枢 │ 个人 AI 工作台 │
│ 行业模板·企业级治理 │ 场景模板·开箱即用 │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ 共用技术底座(ragflow4j / 模枢平台) │
└─────────────────────────────────────────────┘
三、平台架构:四大设计要点
模枢平台对标 Palantir,以"大模型 + 企业本体"构建统一语义底座,四大平台协同:
1. 大模型与本体推理平台
基于大模型与企业本体构建统一语义推理底座,支撑知识融合与逻辑推理:
- 企业本体建模:以 Neo4j 图谱承载实体、关系与业务语义,形成企业级的"语义中枢"
- GraphRAG:实体/关系抽取、实体消歧、社区发现,Local / Global / Hybrid / Auto 四种检索模式
- Text2Cypher 自然语言查图谱、NL2SQL 自然语言查数据仓库
- 目标:提高数据质量,让数据从"存起来"走向"算得准、推得动"
2. 智能业务流程平台
基于企业职责建模驱动业务流程智能化,将治理要求落地为可执行流程:
- 以企业本体中的职责、岗位、制度为输入,驱动流程建模与自动化执行
- Agent 与工作流可视化编排,治理规则嵌入流程节点而非挂在墙上
- 目标:提升企业治理水平,让制度从"纸面规定"变为"系统执行"
3. 应用与工具生态
打造企业应用与个人工具生态,ToB 与 ToC 场景兼顾,形成平台双边生态:
- ToB:行业模板开箱复用,企业应用市场(插件 + 模板双轨)
- ToC:模枢·启明个人 AI 工作台,AI 编程、AI 协同、AI 治理开箱即用
- 目标:模板与工具双边供给,越用越厚的生态壁垒
4. 敏捷开发体系
支持敏捷开发、快速拿到结果,缩短需求到交付周期:
- 基于开源底座迭代开发,低代码/模板化交付行业场景
- AI 辅助编程贯穿需求、开发、测试全链路
- 目标:降低企业研发成本,让需求到交付的周期以周计而非以月计
技术栈
Java + Ragflow4J(Spring Boot / Spring AI / LangChain4j)+ Neo4j + TiDB + Vue 3
- 后端:Spring Boot 4 · JDK 17 · Spring AI 2.x · LangChain4j 1.20 · MyBatis-Flex
- 存储:Neo4j 5.20(GraphRAG + 向量双引擎)· TiDB v8.1(分布式 SQL + 实时分析)· Redis · MinIO
- 前端:Vue 3 · Element Plus · Vite
- 部署:单体 / Spring Cloud 微服务双形态,Docker 一键部署,全面国产化适配
四、业务价值
| 维度 |
价值 |
| 降低研发成本 |
基于开源底座与行业模板迭代开发,敏捷交付,避免重复造轮子 |
| 提高数据质量 |
大模型 + 企业本体统一语义推理,知识融合与逻辑推理贯穿数据全生命周期 |
| 盘活数据资产 |
图谱化、语义化的企业数据从成本项变为可运营资产 |
| 提升治理水平 |
职责建模驱动流程智能化,治理要求落地为可执行流程 |
五、他们正在使用
以下公司或组织正在使用我们的开源软件,欢迎提交 PR 补充:
(待补充 · 期待你的组织出现在这里)
六、如何加入
我们欢迎一切形式的贡献:代码、文档、Issue、模板、场景案例。
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提交 Issue / Pull Request:前往任一仓库参与共建
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加入贡献者团队:请发送申请邮件至 (待补充邮箱),注明你的 Gitee 账号与希望参与的方向
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共建模板生态:欢迎提交行业模板(ToB)与场景模板(ToC)
七、联系
八、致谢
模枢站在优秀开源项目与社区的肩膀上构建,感谢:
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开源中国(OSCHINA)与 Gitee —— 为国内开源项目提供沃土与家园
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RAGFlow —— 产品理念与技术实现的重要参考
- Spring Boot / Spring AI / LangChain4j —— Java 生态 AI 应用开发框架
- Neo4j / TiDB —— 图数据库与分布式 SQL 底座
- Vue.js / Element Plus —— 前端基础设施
- Kimi CLI / Codex CLI —— 个人 AI 智能体的架构启发
后续我们将继续围绕"模型的企业与个人工具"打造更多开源项目,回馈社区。