人工智能与自动化
搜索企业所有知识的统一入口
组织知识往往藏在最糟糕的地方：共享驱动器、十年未动的邮件、签署后无人打开的PDF。检索增强生成通过语义而非文件名进行搜索，并返回带出处引用的答案。
Background photo by Eric Lozaga on Pexels
此方案解决的问题
关键词搜索失效，因为人们记不住文档使用的词汇。于是相同的问题在Slack上反复被提问，经验丰富的员工成为瓶颈，而决策则基于半记半忘的细节。知识就在那里，只是无法触及。
您将获得的服务
文档摄取流水线
PDF、Word文件、电子表格、维基、工单和邮件通过布局感知解析处理，保留表格和结构，避免沦为噪音。
分块与嵌入策略
根据您的文档类型调整并评估分块大小和重叠度——这一单一决策决定了优质RAG系统与无用系统之间的大部分准确性差异。
混合检索
语义向量搜索与关键词匹配和重排相结合，因为纯向量搜索经常遗漏零件编号或条款引用等精确标识符。
权限感知结果
检索结果按用户访问权限筛选，确保AI搜索层不会成为意外的数据泄露渠道。
带引用的答案
响应引用并链接原文段落，让验证成为可能，并为系统建立实际使用所需的信任。
时效性与重新索引
定期与事件驱动的重新索引，配合变更检测，避免过时的政策文档被引用为现行文档。
我们的工作方式
语料库调研
我们清点现有文档的格式与存放位置，并确定权威版本——这往往是项目中最困难的部分。
检索评估集
使用已知正确源文档的真实问题，让检索质量可被衡量而非仅凭假设。
流水线构建与调优
摄取、分块、嵌入与重排，在评估集上迭代直至精度达到可接受水平。
界面
搜索界面、内部助手或供现有工具调用的API——无论哪种方式，都要将答案放在工作发生的地方。
部署与反馈收集
对答案进行点赞/点踩，并将反馈纳入审核队列，让检索在真实使用中持续改进。
您应当期待什么
- 检索精度基于您的问题集进行测量
- 答案引用并链接其原文段落
- 检索时遵守访问权限控制
- 过期文档不再作为当前指导内容显示
构建于
- pgvector
- Qdrant
- Mistral
- Claude
- Python
- TypeScript
- PostgreSQL
- Redis
- Docker
- Unstructured
Mainstream, well-supported technology — chosen so you can hire for it and so another team could take the project over.
RAG与知识库 — your questions
包括那些大多数机构在页面上忽略的成本问题。
通用助手对您的合同、定价或内部政策一无所知，并乐于在被问及时即兴编造。RAG会先从您的文档中检索相关段落，并将答案限制在文档内容内，同时提供引用。区别在于可验证性。
可以。我们支持与SharePoint、Google Drive、Confluence、Notion及普通文件共享集成，并遵循源系统的权限设置，用户仅能检索其已获授权查看的内容。
这取决于您的文档。因此我们在报价前会先构建评估集。结构良好的文档库在实际问题上常能达到85–95%的检索精度。扫描质量差的PDF及术语不一致会降低这一数值，我们宁愿在评估阶段告知您，而不是在交付后。
由您决定。我们可将嵌入向量和文档完全存储在英国或欧盟地区，或完全在您自己的基础设施中。仅在查询时将检索到的段落发送至模型，且根据企业条款，该内容不会被用于模型训练。