MatrixOne Intelligence 4.1用AI解锁数据价值，让查询更智能、管理更高效

我们欣然宣布，MatrixOne Intelligence 多模态数据智能平台迎来了4.1版本的重要更新。本次升级聚焦于核心功能的增强与易用性的提升，旨在通过更智能的查询、更高效的数据整合、更清晰的知识管理以及更透明的数据处理流程，帮助您轻松解锁数据价值。

MatrixOne Intelligence 介绍

MatrixOne Intelligence 是一套面向多模态数据的AI数据智能平台，旨在帮助企业应对数据碎片化、多模态数据整合复杂、GenAI 应用落地困难等挑战。通过数据接入、智能解析、数据工作流、超融合的湖仓底座，MatrixOne Intelligence 为企业提供了一站式的端到端平台，将企业内部的自有数据变成可以服务于GenAI落地应用的AI-Ready 数据。

该平台基于创新的云原生架构和存算分离设计，支持结构化和非结构化数据的统一管理和高效处理，具备高度灵活的部署能力，可适配公有云、私有云及本地数据中心的多种环境。

MatrixOne Intelligence 致力于帮助企业充分挖掘和释放私域数据的潜能，让企业私域数据在AI时代得到充分利用，成为其独特竞争力的关键来源。

功能亮点

以下是此次更新的主要功能：

结构化数据接入与表对象管理：轻松整合业务数据

GenAI 工作区新增对Table对象的支持，实现表级权限管理，保障数据访问精准控制。用户可将Excel、CSV类型的结构化文件一键导入，系统智能识别并生成统一标准的表结构和字段信息，无需额外建表或手动转换，即可直接用于业务分析、NL2SQL或各类智能应用场景。

该功能大幅降低数据准备和建模门槛，减少人工操作与出错风险，让业务人员也能快速将本地数据转化为可分析、可调用的数据资产，加速从“有数据”到“用数据”的全流程，提升数据利用效率和智能应用落地速度。

NL2SQL 与RAG：以自然语言完成复杂数据查询

平台已全面支持NL2SQL 与RAG能力，用户可通过自然语言直接发起查询请求，系统自动完成SQL生成与执行，实现对多源结构化数据的跨表、跨库查询，并支持结构化数据与非结构化文档、多模态内容的混合查询与融合分析。

在RAG机制加持下，平台能够结合数据结果与文本上下文进行综合理解与检索，为用户提供更准确、更具业务语义一致性的查询结果，显著提升数据获取与分析效率。

智能会话与知识管理：隔离清晰，协作高效

用户可建立多个独立知识库，实现团队与项目间的数据和权限隔离，保障信息安全与专业性；每个会话均支持完整上下文记忆，让任务切换无缝衔接，无需重复说明背景，显著提升对话连贯性和工作效率。

可视化数据血缘：全程可追溯，可信可审计

本次更新实现了对源文件在工作流中每个处理节点的完整追踪与可视化，支持清晰展示数据从源头到最终结果的流转路径。通过工作流全链路中间结果的透明呈现，用户可以直观了解数据在各节点的转换过程及其依赖关系，显著提升系统的可观测性和调试效率。

信息提取节点功能增强：提升信息整合效率与易用性

本次版本对信息提取节点能力进行了增强，新增多文件合并提取功能，支持从多个文件中统一抽取并整合信息，满足跨文件信息汇总与分析需求。同时，支持上传本地JSON文件自动生成提取Schema，显著降低复杂场景下的配置成本，提升信息整合效率与易用性。

更多格式支持，自动化预处理

文件处理能力升级：所有接入的文件在导入阶段即可自动去重和解压，新增支持Excel、HTML文件，用户无需额外转换即可直接解析，大幅提升数据处理效率；同时，PDF中的数学公式可精准识别并转为Markdown格式并保留原图，方便技术文档和学术论文的分析与校对，让内容处理更快捷、智能。