让大模型，基于你的数据回答问题
通用大模型不懂你的业务。RAG（检索增强生成）让模型先检索你的私有知识库，再基于真实文档作答，从根上解决幻觉，回答有据可查、可溯源。
这些痛点，我们每天都在帮客户解决
大模型不懂你的业务
通用模型不了解你的产品、流程与制度，回答泛泛而谈，无法直接服务内部员工或客户。
幻觉与瞎编
模型会一本正经地编造不存在的条款、价格与数据，直接对客使用风险极高。
文档散落、查找困难
知识沉淀在网盘、聊天记录、个人电脑里，员工找不到、用不上，重复造轮子。
数据安全与合规
敏感数据不能上传公有云，企业需要私有化部署、权限隔离与审计。
知识更新不及时
制度、价格、产品信息频繁变更，传统 FAQ 更新滞后，答案过时。
企业级 RAG 架构：检索 + 生成 + 溯源
我们构建标准化的 RAG 流水线：文档解析与切片 → 向量化入库 → 混合检索（向量 + 关键词）→ 重排序 → 大模型生成，并为每个答案附带引用来源。支持多种文档格式、增量更新与权限控制，可私有化部署。
- 混合检索：向量 + 关键词，兼顾语义与精确匹配
- 知识溯源：每个答案可点击回看原文出处
- 私有化部署：数据不出内网，可用开源模型降本
- 增量更新：文档变更即时生效，答案不过时
你会得到什么
知识库问答系统
面向员工或客户的完整问答系统，支持多轮对话与来源引用。
文档处理流水线
支持 PDF、Word、网页、数据库等多种来源的解析与切片。
向量数据库部署
向量数据库选型、索引优化与数据管理后台。
检索评测报告
召回率、准确率、引用质量等指标评测与调优建议。
权限与审计
按部门/角色隔离知识范围，完整记录问答日志。
私有化部署
整套系统部署到自有服务器或内网环境，数据全程可控。
我们选用的技术
清晰透明的交付节奏
- 1
知识盘点
梳理知识资产来源、类型与规模，确定问答系统目标与范围。
- 2
架构设计
确定 RAG 流水线、向量数据库与模型选型，评估效果与成本。
- 3
数据接入
文档解析、清洗、切片与向量化，建立可检索的知识索引。
- 4
检索优化
针对真实问题调优检索策略，提升召回率与回答准确率。
- 5
评测验证
构建评测集，量化回答质量与引用准确性，持续迭代。
- 6
部署上线
私有化或云端部署，接入业务系统并建立更新与监控机制。
透明报价，无隐藏费用
以下为参考区间，最终报价以需求评估为准。
标准版
单一知识域的问答系统，适合部门级知识库试点。
- 1 个知识域
- 基础 RAG 流水线
- 来源引用
- 3–4 周交付
企业版
推荐多知识域、权限隔离、私有化部署的完整知识库平台。
- 多知识域管理
- 权限与审计
- 私有化部署
- 混合检索优化
- 6–8 周交付
平台版
企业级知识中台，海量文档、多租户与深度定制。
- 海量文档处理
- 多租户架构
- 模型统一接入
- SLA 长期运维
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