Challenges
先解决真实业务问题
资料分散难查找
制度、产品和项目资料分布在不同位置，员工很难快速找到可信答案。
专业知识无法复用
关键经验依赖少数员工，知识沉淀和传承效率不足。
回答缺乏依据
模型生成内容没有清晰来源，业务人员难以核对和放心使用。
Capabilities
围绕落地设计能力
文档解析与内容切分
解析常见办公文档和业务资料，按内容结构完成清洗与切分。
向量与混合检索
结合向量检索和关键词召回形成混合检索，再生成贴近企业语境的答案。
权限与引用溯源
按组织和内容权限控制访问，并保留回答依据和来源信息。
Scenarios
适配常见业务场景
企业制度问答
帮助员工快速查询制度、流程、福利和内部规范。
产品资料助手
为销售、客服和交付团队提供统一的产品知识支持。
项目经验检索
沉淀项目文档和复盘资料，辅助团队复用历史经验。
Delivery
交付流程
- 01
整理知识资产
分析资料结构、质量、权限和更新责任。
- 02
设计检索方案
确定切分、索引、召回、引用和问答策略。
- 03
部署与持续维护
用业务问题集验证准确性，可按安全要求私有化部署并建立知识更新机制。
FAQ
常见问题
RAG知识库与普通AI客服有什么区别？
RAG知识库会先检索企业授权资料，再让模型结合资料回答，更适合专业和私有知识场景。
哪些资料适合放入企业知识库？
制度文档、产品资料、项目记录、服务手册和经过整理的业务知识都可以纳入。
RAG知识库能控制不同员工的权限吗？
可以根据组织、角色和资料范围设计访问权限，避免不应共享的内容被检索。
知识库上线后需要持续维护吗？
需要建立资料更新、失效检查和问题反馈机制，保持检索内容与业务现状一致。