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对话式知识库问答KNOWLEDGE RETRIEVAL
把产品资料、制度、合同、课件整理成结构化知识库,员工用自然语言提问, 答案必须带原文出处,查不到就明确说查不到。
AI Solution Provider · 深度实践
我们不做通用聊天工具,而是走进企业的真实场景:先诊断问题,再决定用哪一层 AI 能力去解决, 最后交付一个员工愿意每天用的东西。办公协作、保险金融、专业服务、客户服务、教育培训—— 每个方案都有明确的交付物、上线周期和验收标准。
客户 45 岁,有高血压病史,想加危疾保障。我该先确认什么?
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把产品资料、制度、合同、课件整理成结构化知识库,员工用自然语言提问, 答案必须带原文出处,查不到就明确说查不到。
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会议记录转结构化纪要、合同与报告要点提取、周报汇总、邮件与方案初稿。 把重复的文书动作交给 AI,人来判断和签字。
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AI 不应该是又一个孤岛。我们把它接进企业已有的入口与系统: 企业微信、微信、网页、OA、CRM,沿用现有账号体系,员工不需要多学一个软件。
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敏感资料不能出企业边界。我们支持私有化部署与独立实例方案, 每个使用者或每个部门只看到自己的数据,权限与审计可查。
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当单一问答不够用时,把多个动作串起来:查资料 → 填表 → 提交 → 通知。 我们负责把流程拆解成可维护的智能体,上线后你也能自己改。
Product
保保为香港保险从业者而做:产品条款、核保规则与监管资料内置成知识库, 回答带条款出处;客户档案结构化沉淀;每位代理独立实例,资料互不可见。 代理不用再翻几十份 PDF,也不用把客户信息散落在私人微信里。
Delivery
不做一次性"交钥匙"项目。每个阶段都有可验收的产出,跑不通就停在原地,不继续投钱。
STEP 01
和一线员工一起梳理:哪些动作最耗时、资料在哪里、谁需要看到什么。找出投入产出比最高的一个场景。
产出:场景清单 + 优先级建议
STEP 02
确定知识来源、回答边界、接入方式与权限规则,用真实资料搭建试点版本,小范围试用。
产出:可试用的试点系统 + 验收标准
STEP 03
按企业要求选择公有云、私有化或混合部署,完成账号、数据与系统对接,随员工反馈持续调优。
产出:正式上线环境 + 使用手册
STEP 04
知识库更新机制、效果回看、团队培训;跑顺之后再叠加第二个、第三个场景。
产出:运维支持 + 场景扩展方案
先确认"这件事现在是怎么做的、痛点在哪",再决定用不用 AI、用哪一层能力。
涉及条款、制度、合规的回答一律给出来源;查不到就直接说查不到,不编造。
私有化、独立实例、分部门隔离,敏感资料不出企业;权限与操作记录可查。
接进企业微信、微信或现有网页后台,沿用现有账号,降低推行阻力。
核心引擎自研可控,同时参与开源社区,方案不被单一厂商锁死。
需求沟通、文档与培训均支持简体、繁體与英文,跨地域团队协作无障碍。
FAQ
适合,而且往往见效更快。20–200 人的团队资料集中、决策链短,通常先做一个场景(例如制度问答或会议纪要)就能看到节省的工时。我们建议从单场景试点开始,不要求一次性改造整个流程。
主要是三样:一是资料(产品文档、制度、模板,格式不限);二是明确的使用者范围;三是一个能拍板的对接人。数据清洗、切片、录入与后续更新由我们负责。
支持私有化部署与独立实例两种形态:前者系统运行在企业自己的服务器上;后者每位使用者数据互相隔离。企业资料仅用于该企业的知识库检索,不用于训练通用模型。具体条款会写入合同。
我们通过三层控制降低风险:只从授权知识库检索、回答必须带出处、越界问题直接拒答并建议转人工。上线前会用真实业务问题做一轮验收测试,答错的样本逐条修正。
单场景试点通常 2–6 周上线,知识库类项目 3–4 周。收费按项目分阶段结算(诊断 / 试点 / 上线 / 运营),也支持年度订阅形态,具体方案在诊断阶段给出报价。
可以,且不必推倒重来。我们会先评估现有资料与使用习惯,保留可复用的部分,通常按"新场景并行试点 → 逐段替换"的方式切换。
Get in touch
告诉我们你现在最耗人力的环节是什么,我们会给出一个初步判断: 能不能用 AI 做、用哪一层能力做、大概多久能上线。不合适我们也会直说。