指标驱动、规则引擎、自主可控
v3.0 相对上一版，把三件事"硬化"得更加明确：以指标为中枢、规则引擎定型、全栈自主可控。
以指标为中枢
指标是组织数据资产的中心，而非表的临时视图；指标三层存储（L1 描述 / L2 口径 / L3 映射）使业务变更与计算变更互不干扰。
规则引擎定型
维度建模由确定性规则 R0–R6 完成，主链路零 LLM 依赖，产物可复现、可审计、可回归。
人在环确认
关键业务结论（指标体系、多源口径）由人把关确认后生效，杜绝机器单方面决定。
自主可控
全栈可离线容器化部署，数据不出边界；统一模型工厂兼容多家厂商，核心建模 / 治理 / 血缘自研。
12 大核心能力，一条自动化流水线
从指标解析到智能问答，模块各司其职又彼此联动，统一通过元数据目录协同工作。
指标解析引擎 · 元数据抽取引擎 · 语义向量化模块 · 语义匹配引擎（五层匹配）· 元数据目录与语义查询层 · 多源发现引擎 · 知识图谱构建器 · 总线矩阵生成器 · 维度建模引擎 · ETL 生成与调度引擎 · 智能问答模块 · 企业级安全与权限。整体约 550 个 REST 端点、约 100 张核心数据表，主链路零 LLM 依赖。
确定性规则 + 人在环，而非 AI 自由发挥
结构判定（表结构、字段角色、聚合方式）由确定性规则生成，AI 仅参与前端语义理解；关键业务结论须经人工确认后生效。因此产物可复现、可审计，杜绝机器说了算。语义匹配采用"向量召回 → 规则过滤 → 图谱校验 → LLM 精排 → 置信度判定"五层流水线，低置信进入人工复核，不自动落库。
私有化 · 信创 · 数据不出边界
私有化部署
支持单台服务器到集群的全栈容器化交付，可完全运行于企业内网，无需对外联网。
信创兼容
统一模型工厂适配多家国产大模型与算力，可对接国产数据库、操作系统与芯片路线。
等保适配
四层安全防护对齐等级保护要求，支撑金融、政务等强监管场景。
白皮书目录（节选）
- 一、定位与总体架构：指标驱动的数据中台范式、四层架构与运转流程
- 二、指标三层存储：L1 描述 / L2 口径 / L3 映射的设计与落地
- 三、规则引擎 R0–R6：维度建模确定性规则与可复现证明
- 四、五层语义匹配流水线：向量 / 规则 / 图谱 / LLM / 置信度
- 五、数据血缘与知识图谱：正向追溯与反向影响分析
- 六、12 大核心能力详解：从指标解析到企业级安全
- 七、部署与信创：私有化、数据不出边界、国产模型兼容
- 八、实施路线图与标准交付：四阶段 + 五阶段方法论
以上为 v3.0 在线摘要。完整白皮书含架构图、接口示例与落地案例，提交信息后即可获取 PDF。
关于 WinsightAI 技术白皮书 v3.0，你可能想问
我们整理了企业围绕「技术白皮书 v3.0」最关心的几个问题。
白皮书和官网专题有什么区别？
官网专题（AI数据中台 / AI数据仓库 / AI数据分析 / AI指标管理）是面向检索与生成式引擎的精简落地页；白皮书是体系化文档，含架构图、规则细节与落地案例，适合技术评估与立项参考。
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是否支持私有化部署？
支持。WinsightAI 可全栈容器化部署于企业内网，数据不出边界，并适配信创环境。