模型不懂企业资料
通用模型不了解最新产品、价格、制度和内部术语。
ENTERPRISE AI
AI 知识库与智能客服
把企业资料、服务流程和岗位经验转化为可引用、可追踪、可持续评测的知识库、智能客服与岗位智能体。
SERVICE OVERVIEW
企业 AI 的重点不是接入一个模型，而是让知识、权限和流程共同工作
我们通过 RAG（检索增强生成）把产品资料、制度、问答和业务文档整理成知识库，让模型回答时先检索授权资料，并尽可能返回来源，降低脱离企业事实的回答。
针对客户服务和内部岗位，再配置提示词、工具、工作流、知识权限与评测集。可按场景连接网站、飞书、企业微信或业务系统，并根据安全要求选择主流模型 API、专属实例或可控环境部署。
COMMON PROBLEMS
我们重点解决的问题
不是简单堆叠功能，而是让技术方案对应明确的业务任务、使用角色与验收标准。
回答看似正确但无法核验
缺少引用来源、拒答边界和人工转接，错误回答难以及时发现。
敏感知识没有权限
客户、员工和管理层使用同一知识范围，可能产生越权访问。
上线后没有持续评测
只看演示效果，没有真实问题集、命中率和失败案例回流机制。
DELIVERABLES
项目交付内容
围绕可验收、可维护、可扩展三个标准，形成清晰的交付范围与后续使用基础。
场景与风险评估
用户角色、问题类型、数据敏感级别、人工兜底和成功指标。
知识库工程
文档清洗、切分、元数据、索引、权限和更新流程。
模型与检索接入
按场景配置模型、向量检索、重排、引用和成本控制。
客服或智能体应用
网站、飞书、企业微信或业务系统中的对话入口与工作流。
技能与工具配置
提示词、结构化输出、接口工具、审批节点和岗位技能说明。
评测与运营机制
基准问题集、准确性/引用/拒答检查、日志分析和持续优化方案。
WORKFLOW
从诊断到上线的工作流程
每个阶段有明确输入、交付物和确认节点，降低反复沟通成本。
场景定义
选择高频、边界清晰且可验证的首批任务。
数据治理
整理资料、权限、更新责任和不可回答范围。
原型与接入
完成知识检索、模型、渠道和业务工具连接。
评测上线
用真实问题集验证，设置人工转接并持续记录失败案例。
FAQ
常见问题
什么是企业 RAG 知识库？+
RAG 会在生成答案前检索企业授权资料，把相关内容作为回答依据。它不能保证绝对正确，因此仍需来源引用、拒答规则和人工复核。
模型训练和知识库有什么区别？+
知识更新频繁或需要引用来源时通常优先使用 RAG；微调更适合稳定的表达格式、分类或行为模式。具体方案要根据数据量、任务和成本评估。
可以私有化部署大模型吗？+
可以评估本地或专属环境部署，但需要结合模型许可、算力、并发、运维和安全成本。很多场景也可采用模型 API 加私有知识库的混合架构。
智能客服会完全替代人工吗？+
不建议以完全替代为目标。更稳妥的方案是处理高频标准问题，在低置信度、敏感问题或客户明确要求时转人工。
你们所说的技能训练是什么？+
是为岗位智能体配置可重复执行的提示词、知识范围、工具调用、步骤、输出规范和评测用例；如确有必要，再评估模型微调，而不是把所有定制都叫作训练。
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说说你的产品、目标市场和现阶段问题，我们会给出清晰的下一步建议。