Motcs 知识图谱

有什么可以帮你的？

基于向量检索 + Neo4j 多跳图谱的 GraphRAG 智能问答

检测中… 会话: 未开始

模型思考检测中… 会话: 未开始

思考

租户管理

维护租户配置表（tenant_config）：文档管理/对话/上传页的租户下拉数据源。租户 0（默认租户）为系统保留项，不在此管理

ID	租户编码	租户名称	状态	创建时间	操作

API Key 管理

对外调用接口的访问凭证：调用方携带该 Key 即可访问 AI 对话接口（登录态或 Key 二选一），明文仅生成时展示一次，超管生成后人工分发

用途备注 *

绑定租户 *

系统类型 *

费用额度（元）

-1 无限制；0 禁止请求；>0 用尽后拒绝

备注	租户/系统	状态	用量（次数/总token）	额度（已用/总额）	创建时间	操作

用量监控

各 API Key 的调用次数与 token 消耗汇总（每次 /keys/v1/chat 对话自动记录，停用不再产生记录）
花费按当前对话模型单价估算，价格最后更新日期(2026-09-22)，单位（元/人民币）。

Key 总数

总调用次数

输入花费

输出花费

缓存花费

总花费

备注	租户/系统	状态	调用次数	输入 token	输出 token	缓存 token	总 token	输入花费	输出花费	缓存花费	总花费	最近使用

对话统计

所有智能问答对话的 token 消耗与花费明细（按对话时间倒序）
花费按当前对话模型单价估算，价格最后更新日期(2026-09-22)，单位（元/人民币）。

总会话数

输入花费

输出花费

缓存花费

总花费

会话标题	用户名	对话轮数	输入token	输出token	缓存token	总token	输入花费	输出花费	缓存花费	总花费	最近使用

无法回复统计

本地知识库无法回答的问题统计与对话记录，用于识别知识库缺失内容、指导补充录入。
数据来自 unanswered_question 表，由问答流程在本地无法回复时自动记录，含 AI 回答与思考。

不同问题数

累计提问次数

统计月份

	时间	用户问题	AI 回答	思考过程

用量明细

时间	用户	会话	模型	输入 token	输出 token	缓存 token	总 token

额度管理

总额度

已用

剩余

变更明细

时间	类型	金额	备注

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