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AI 能力 · RAG Enterprise Knowledge Base

RAG 企业知识库

基于检索增强生成技术构建企业知识库：文档解析、切片索引、混合检索、引用溯源与权限管控，让 AI 回答有据可查。

咨询这项能力

让企业知识可问、可信、可用

RAG（检索增强生成）让大模型回答问题前先检索企业内部知识，从源头压制幻觉。它是企业 AI 落地性价比最高的切入点：不用训练模型，把文档组织好，就能得到一个"懂本公司业务"的智能问答系统。

核心能力

我们能交付什么

文档解析

Word / PDF / Excel / PPT / 网页 / 图片 OCR 的统一解析。

切片与索引

按语义结构切片，向量化 + 关键词双路索引。

混合检索

向量语义检索 + BM25 关键词检索 + 重排序。

引用溯源

每条回答附带原文出处，可点击查证。

权限管控

按部门 / 角色的知识可见性过滤，检索即控权。

质量运营

坏例收集、评测集回归、知识增删的运营闭环。

您的业务痛点

  • 知识散落在网盘、邮件、个人电脑，找不到也搜不准。

  • 直接用大模型答业务问题，幻觉频出不敢用。

  • 文档格式杂乱，扫描件、表格、图纸无法利用。

讯芯的解法

  • 知识治理先行

    先做知识盘点与治理，再谈智能问答。

  • 检索质量调优

    切片策略、检索参数、重排序逐项调优，用评测集驱动。

  • 可信呈现

    强制引用溯源，无据可查时明确回答"未找到"。

适用场景

这些场景最适合从这项能力起步

制度问答

考勤、报销、采购制度即问即答，附条款出处。

产品知识

售前售后的产品参数、方案、FAQ 统一入口。

研发知识

设计文档、测试报告、历史缺陷的语义检索。

实施流程

从启动到上线，5 步交付

  1. 1

    知识盘点

    梳理知识源、格式、权属与更新频率。

  2. 2

    解析入库

    批量解析、清洗、切片、向量化。

  3. 3

    检索调优

    评测集驱动检索质量迭代。

  4. 4

    应用集成

    Web / IM / 业务系统内嵌问答入口。

  5. 5

    运营迭代

    知识更新机制与坏例回收。

技术架构

五层参考架构

应用层
智能问答搜索业务内嵌
生成层
提示词组装引用标注拒答策略
检索层
向量检索关键词检索重排序
数据层
向量库全文索引文档存储
治理层
权限过滤脱敏更新调度

应用案例

相关案例参考

通用

装备企业 AI 售后客服升级

知识库驱动的全渠道 AI 客服，重复咨询自动应答，复杂问题转人工附摘要。

政企

政企单位政策文件智能问答

信创环境本地部署 + 政策 RAG 问答，附条款出处，基层查询口径统一。

常见问题

关于这项能力的常见疑问

RAG 需要训练模型吗？

不需要。RAG 的价值正在于不动模型：知识更新只需更新索引，成本远低于微调。仅当术语、格式有特殊要求时才考虑轻量微调，两者可结合。

如何保证回答不出自编内容？

三重机制：检索不到依据时直接拒答；回答强制附带原文引用；上线前用业务评测集验证准确率，未达标不上线。

几千份文档的检索速度有保证吗？

可以。向量检索在百万级切片上仍是毫秒级，配合重排序与缓存，端到端通常控制在 2 秒内。速度瓶颈多在文档解析而非检索本身。

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