Capabilities
核心能力
结合行业最佳实践与自研技术栈，为业务场景提供可落地、可扩展的数字化能力
多格式文档解析
支持 PDF、Word、Excel、PPT、网页与图片 OCR，自动切片入库，构建企业专属知识底座。
语义检索与智能问答
RAG 检索增强生成，结合向量数据库实现精准问答，支持多轮对话与引用溯源。
主流大模型接入
兼容 DeepSeek、通义、文心等模型，亦可对接本地 Ollama 私有化推理。
私有化部署
数据不出域，支持内网服务器与信创环境部署，满足金融、政务、医疗合规要求。
多引擎 OCR
扫描件、图纸、表格识别入库，让纸质档案与历史资料也可被 AI 理解。
API 开放集成
提供标准 API，可嵌入 OA、CRM、客服系统与内部门户，打造统一智能入口。
典型应用场景
Process
交付流程
知识梳理
盘点文档来源、权限分级与更新机制
模型与部署
选型大模型、向量库与服务器环境
接入调优
文档导入、检索策略与回答质量优化
推广运营
培训使用、反馈迭代与权限维护
技术架构
大语言模型 + Milvus / 向量数据库 + 文档解析管道 + 权限网关。 支持 GPU 加速推理，可按并发量弹性扩容。
数据安全
部门级知识隔离、操作审计、敏感词过滤与回答脱敏， 确保 AI 应用符合企业信息安全管理制度。
关于企业 AI 知识库
公司资料放进 AI 知识库，会不会泄露？
支持完全私有化部署：模型、向量库与文档全部运行在贵单位内网服务器，不调用外部 API，数据物理上不出门。对敏感度较低的场景也可选混合方案，由合规要求决定，我们会在方案阶段明确数据流向。
需要买很贵的 GPU 服务器吗？
取决于模型规模与并发量。几十人规模的内部问答，用中等规格的 GPU 甚至纯 CPU 推理的轻量模型即可起步；也可先用私有 API 方案零硬件启动，验证价值后再上本地算力。
知识库回答的准确率能到多少？
经过文档治理与检索调优后，制度问答类场景实测可达 85% 以上，且每条答案附原文出处可核对。准确率的关键在文档质量而非模型本身——我们的交付包含文档治理方法论，这部分经验在技术中心有专文分享。
和网盘 / Wiki 存文档有什么本质区别？
网盘解决「存」，知识库解决「问」。员工不需要知道答案在哪份文件里，直接提问即可获得带出处的答案；权限隔离确保各部门只能问到自己可见范围内的内容。