SOLUTION
知识库 AI
从 PDF / 文档 / Notion 到结构化知识图谱。让大模型回答企业知识时不再幻觉 — 不是把所有文档丢进向量库就完事，而是把企业知识真正「建模」。
THE REAL PROBLEM
客户实际遇到的问题
不是产品手册里的问题，是真实业务里的问题。
- 01
向量库召回不准，幻觉率高
看似简单的问题，模型也能编出听起来很对的答案。客户拿到错误回答，团队要花更多时间澄清。
- 02
文档版本混乱，老政策仍被引用
去年的合同模板、上个月的报销规则混在一起。模型不知道哪个是最新的。
- 03
新人入职上手要一个月
知识散落在飞书、Notion、Wiki、群聊里。新人靠『问老员工』才能搞清楚怎么做事。
- 04
员工查信息比写邮件还慢
找一个内部流程说明要打开 4 个工具、看 7 个文档。最后干脆直接群里问。
OUR DELIVERABLES
我们具体交付什么
不是 PPT 提案，是可上线的系统。
文档结构化 Pipeline
PDF / Word / 表格 / 图表统一处理为带元数据（版本、作者、生效日期、关联流程）的结构化片段。
知识图谱构建
把『概念 / 实体 / 关系』显式建模，问『这个产品退款要走哪些流程』能给出准确路径，不靠模型猜。
时效性感知 RAG
召回时考虑文档时效，老版本自动降权或屏蔽。回答附带『这是 X 月 Y 日生效的政策』。
知识贡献闭环
员工提问 → AI 回答 → 缺失知识自动登记 → 知识管理员补全。让知识库越用越准。
INSIGHTS
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CONSULTING
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把你在这个方向上具体的业务场景和数据交给我们，我们给你一份可落地的判断。