解决企业数据使用中的核心问题
01
知识分散
知识散落在个人电脑、网盘和不同业务系统中。
02
更新失控
文档持续变化，但知识索引缺少稳定的更新机制。
03
回答不可溯
回答缺少来源引用，难以确认内容是否可信。
核心能力
通过可组合能力适配不同规模、行业和部署环境。
文档解析
识别常见办公文档与复杂版式，提取结构和关键内容。
- OCR
- 版式解析
智能切片
结合标题、段落和语义边界生成可追溯知识片段。
- 语义切片
- 元数据
混合检索
融合关键词和向量召回，兼顾精确匹配与语义理解。
- 混合检索
- 重排
权限隔离
沿用组织、角色和文档权限，控制检索与回答范围。
- 权限继承
- 数据隔离
持续更新
跟踪源文档变化并增量更新，保持知识内容新鲜。
- 增量更新
- 版本
效果评测
基于测试集评估召回与回答质量，支持持续优化。
- 评测
- 反馈
平台能力分层
- 知识源制度、手册与业务文档
- 处理层解析、清洗与智能切片
- 知识层索引、向量与元数据
- 检索层召回、重排与权限过滤
- 应用层问答、助手与业务嵌入
集成方式
- 通过数据库连接器、文件、对象存储或受控 API 接入数据；具体连接范围以技术评估为准。
- 可与企业身份、权限和日志体系衔接，保留原有组织与访问边界。
安全与部署
- 支持根据数据敏感等级、网络边界和运维条件评估私有化、专有环境或受控云环境。
- 权限过滤、操作日志、密钥和数据存储策略需要在 PoC 前共同确认并纳入验收。
可核验证据与限制
以下内容是实施时可检查的验收依据和明确边界，不代表未经验证的效果承诺。
验收证据
- 以固定问题集的召回结果、答案引用、权限命中和内容更新记录作为验收证据。
- 通过源文档版本与知识索引版本的对应关系验证可追溯性。
能力限制
- 解析与检索质量受文档质量、版式、重复内容和权限数据完整性影响。
- 高风险业务结论必须保留人工复核和回到原文核验的路径。
常见问题
- 企业知识库需要先准备什么？
- 需要先明确知识范围、用户、权限和可验证问题，再开展解析、切片、索引和评测。
- 接入知识库后能完全避免错误回答吗？
- 知识库可以降低错误风险，但不能保证模型永不出错；关键答案仍需来源引用、权限控制和人工复核。