KNOWLEDGE · RAG · CITATIONS
企业 AI 知识库与 RAG 系统
把分散在文档、制度、合同、产品资料和服务记录中的知识，转成可检索、可引用、受权限控制的企业问答能力。
企业知识库项目的难点不只是“上传文件”，而是数据范围、版本、权限、分段、检索质量、引用、更新和错误答案处理。我们围绕真实问题建立评估集，让知识系统能够被持续验证。
TRUSTED KNOWLEDGE
适合落地的业务场景
知识盘点
确认资料来源、责任人、版本、敏感级别、更新频率和可使用范围。
文档处理
处理 PDF、Office、网页、表格和结构化数据，保留必要元数据。
检索设计
设计分段、索引、过滤、混合检索、重排和上下文组合策略。
来源引用
让回答尽可能返回来源、章节和证据，便于人工复核。
权限隔离
按照用户、部门、客户或项目限制可检索的数据范围。
质量评估
用真实问题测试命中、完整性、事实一致性和拒答边界。
FDE DELIVERY
从机会到生产的交付路径
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诊断
访谈业务负责人，梳理目标、数据、系统、人工判断点和成功标准。
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原型
用真实样本构建可操作 Demo，验证结果质量、流程可行性和使用体验。
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生产化
补齐权限、日志、测试、监控、备份、失败回退和部署文档。
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运营
持续检查命中率、失败样本、模型成本和业务反馈，按数据迭代。
DELIVERABLES
交付内容
从数据治理到检索评估一起交付，避免知识库上线后只能回答演示问题。
- 知识源与权限清单
- 文档处理和更新流程
- RAG 检索架构与配置
- 真实问题评估集
- 引用、拒答和人工升级策略
- 质量监控与内容维护手册
FAQ
常见问题
企业知识库会产生错误答案吗？
可能。需要通过来源引用、置信策略、拒答规则、测试集和人工升级降低风险，不能仅依赖提示词。
可以限制不同部门看到的资料吗？
可以，但需要在数据源、检索过滤和应用访问层共同实施权限控制。
文档更新后如何同步？
可按数据源设计定时、事件触发或人工审核的更新流程，并保留版本和失败记录。
先找到一个值得落地的流程
不需要一开始就建设庞大的 AI 平台。我们先明确业务目标、数据边界和成功标准，再用一个可验证试点决定下一步。