企业知识库与 RAG
整理产品资料、操作手册和内部文档，设计分段、检索与更新机制。让回答引用相关资料，便于核对依据。
AI APPLICATION DEVELOPMENT
让企业知识，
成为随手可用的
AI 助手。
资料很多，找到答案却不一定容易。我们把企业知识、模型能力与业务工具连接起来，让 AI 在真实工作流程中发挥作用。
聊聊你的项目 ↗AI 应用开发 / 方案路径
- 01企业资料文档整理 / 数据权限
- 02知识检索内容召回 / 来源定位
- 03AI 应用问答交互 / 业务工具
从需求梳理到上线，围绕真实业务设计。
What we build
从资料与任务出发，而不是先选一个模型。
先明确谁会使用、需要解决哪些问题，以及 AI 能访问什么数据。再把检索、生成与业务操作组合成可验证的产品。
面向任务的 AI 助手
将查询、摘要、内容整理与业务工具接入同一入口。涉及业务操作时，根据风险设置确认步骤与操作记录。
接入现有业务系统
通过接口对接管理后台、客服或办公流程。按用户角色控制资料与工具的访问，保持原有系统边界。
Start with the right problem
先确认适不适合，
再选择怎么做。
适合从这些场景开始
适合有可整理的文档、清晰的使用对象和具体任务的企业。例如内部知识问答、产品资料查询、客服辅助与文档处理。
方案里需要一起考虑的边界
如果资料本身过时、答案缺少依据，先改善内容质量通常比增加模型调用更有价值。涉及财务、审批等关键操作，应保留人工确认与明确的权限控制。
How we work
AI 应用开发，
如何逐步落地？
先明确范围和验收目标，
再按阶段验证与交付。
01
梳理资料与任务
确认知识来源、用户角色和需要解决的具体问题。
02
验证核心问答
以代表性问题测试检索、回答依据和错误处理。
03
集成业务入口
开发界面、工具接口、权限与必要的确认流程。
04
上线与持续更新
验收关键场景，建立知识更新、反馈与维护方式。
Before we start
你可能想了解。
围绕 AI 应用开发 的常见问题，
先把关键事情聊清楚。
AI 应用开发和直接使用聊天工具有什么区别？
定制应用会结合企业资料、用户权限、业务接口和交互流程。模型只是其中一部分，目标是让具体工作能够在系统里完成。
企业知识库里的内容如何更新？
根据资料来源设计手动导入或自动同步流程，并记录更新状态。文档清理、版本管理和检索验证也需要纳入日常维护。
能否私有化部署？
可以评估云端或私有化方案。实际选择取决于模型部署条件、数据要求、计算资源和维护成本；涉及外部模型时会明确数据流向。
如何评估 AI 助手是否可用？
围绕真实问题检查检索是否命中、回答是否有依据、权限是否正确，以及工具执行和异常处理是否符合业务要求。