区级城市治理里，楼宇、民生、产业的数据分散在多个业务系统，表结构和口径各不相同：同一栋楼在楼宇台账、企业注册、网格走访里叫法不一，字段缺失、重复、口径对不上，导致数据能看不能用，做场景分析还得重新取数、重新对数。立项要解决的就是这个“数据看得见、用不上”的问题：把分散数据沉淀成可复用、可对外服务的数据资产与知识资产，并把数据能力按场景组织起来，让业务方能按专题直接使用，而不是每次从零做数据集。业务背景是区级城市更新与产业转型并行，既要服务楼宇招商与企业服务，也要支撑街道民生诉求办理，同时数据需要以可信方式对外流通，所以平台按“汇聚—治理—建模—知识—场景—流通—运营”的链路设计，覆盖数据治理、本体建模、知识中枢、场景融合、可信流通与智能体运营等环节。
平台按十层模块组织。全域数据概览：以融合场景、知识总量、数据资产规模、标注标签、本体推理量等指标展示数据家底，并给出场景专题建设进度（已建、在建、空白）、价值测算与高价值场景挖掘，基于字段级元数据自动生成场景描述和数据依赖，支持一键研判、一键创建场景专题。全域数据治理中枢：含全域数据汇聚、多源数据融合、字段智能匹配、时空关联治理、场景级质量校验、统一数据湖管理；质量校验下设规则中心、检测任务、提示词三个页签，按完整率、一致率、准确率、及时率、合规率、唯一率六维打分，跟踪异常总量、整改完成率、AI复核覆盖率与降级率。数字体征中心：按区域和主题呈现运行体征。智能本体建模：管理知识模型、实体关系、规则模型、案例模型。高质量知识中枢：沉淀法规标准、历史案例、时空图层与知识图谱。场景知识融合引擎：按专题组织知识、支撑场景建设。知识运营智控中心：跟踪专题运营与成效。可信流通与安全管控：可信使用控制、数据水印溯源、隐私安全保护、可信数据流通。系统运营管理：账号、角色与平台配置。智能体工场：智能体交互中心（对话工作台、交互记录、数据反馈补充、待补充数据、走访派单、知识萃取审核）与智能体运营。
我负责产品侧全流程：场景与业务调研、数据摸底与口径定义、质量规则设计（把业务规则编译成可执行校验项，再交大模型做语义复核）、功能架构与页面原型、验收标准与上线判定，并承担方案汇报与客户侧沟通。技术栈：前端React + Vite（Rolldown）构建，图表用Recharts，三维展示用Three.js；接口按/gzlsj_api分层提供数据；数据侧以Neo4j做实体—关系—本体三层建模支撑图谱查询，Elasticsearch承担检索与日志追溯，MySQL/达梦承载业务库表，后端以Python/FastAPI提供数据服务；大模型侧统一走模型网关，提示词资产化与版本管理，结构化输出用强制JSON约束加输出前自检，批量推理支持断点续跑；部署用Docker + Linux，常驻服务systemd化。亮点是场景专题可自动生成：从字段元数据反推可用场景与数据依赖，业务方一键研判即可立项；质量侧做到规则可执行、异常可下钻、AI复核可降级。难点在口径对齐与实体消歧，以及大模型输出的稳定性——同一批数据多次调用要保证结论一致，靠提示词版本管理、JSON约束和抽验比对才能收敛。
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