RAG 知识库覆盖从文档智能解析、知识向量化、语义检索到 AI 问答的全链路，支持多格式与细粒度权限管理，与言数、MaaS、智能体平台深度协同，激活企业沉睡的知识资产。
把散落在文档中的企业知识沉淀为可检索、可问答、可溯源的资产，检索效率提升 80%，让每一次回答都有据可依。
覆盖「文档解析 → 知识向量化 → 混合检索（向量 + 关键词 + 重排）→ AI 问答」全链路，多格式与权限管理并重，并与言数、MaaS、智能体平台协同释放知识价值。
多格式支持，OCR 与版面分析。
大模型 Embedding 与知识图谱索引。
混合检索（向量 + 关键词 + 重排），精准定位。
多轮对话可溯源，RESTful API 与第三方集成。
分层解构 RAG 知识库 的能力组成与集成关系 —— 自下而上 · 接入 → 能力 → 应用。
多格式文档上传、开放 API 与权限接入，知识统一入湖。
文档解析、Embedding 向量化与混合检索重排，精准定位。
可溯源知识问答、知识图谱与第三方集成。
制度 / 文档统一检索，问答可溯源。
结合知识库提升回答准确率。
技术文档秒级定位，降低沟通成本。
积累数万页设备手册、工艺卡与维修记录，多为扫描 PDF，工程师找一份资料常要翻半天。
海量设备手册检索困难，经验散落在老师傅脑中与零散文档，故障排查效率低。
批量解析手册与维修记录，OCR + 版面分析还原结构，混合检索 + 重排精准定位并附原文出处。
成效 · 文档利用率提升 5 倍，检索效率 +80%，一线工程师平均排障时间明显缩短。
项目交付物散落在各顾问本地与共享盘，复盘经验难以沉淀为可复用资产。
项目知识沉淀难复用，新人接手要从零摸索，交付质量依赖个人经验。
构建企业知识库，统一解析方法论与案例库，以多轮问答辅助新人检索与学习。
成效 · 新人上手周期缩短 40%，方法论复用率提升，交付一致性增强。