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RAG · RETRIEVAL

让 AI 回答有依据,让企业知识用起来

产品资料、设备手册和业务经验进入 AI 应用后,怎样才能查得到、核对得了、持续更新?创行狮从资料治理、权限检索和回答验证入手,建设适合岗位使用的知识应用。

文档解析检索排序来源追溯
资料与引用连接成知识树,AI 生成技术概念图
AI 场景示意 · 非项目实拍 知识检索架构

企业真正关心的是:这个答案能不能用

销售要回复客户,设备人员要查手册,业务人员要核对规则。回答流畅只是开始,大家更需要知道依据在哪里、版本是否有效,以及哪些内容还需要确认。创行狮把这些要求放进知识应用的设计和验收中。

先整理好资料,再让 AI 使用

我们与资料负责人梳理文档类型、版本、适用范围与更新频率,明确哪些资料可以进入应用。对扫描件、表格和长文档分别验证解析效果,保留来源信息;过期或重复资料先处理,避免把资料混乱带进回答。

查询有权限,回答有出处

根据提问,在使用者有权访问的资料中检索相关内容,再组织回答并展示对应出处。这种方式通常称为检索增强生成(RAG)。对于资料未覆盖、版本冲突或条件不完整的问题,设计补充信息和人工处理入口。检索与来源展示用于帮助核对,重要业务判断仍需负责人确认。

用真实问题检验,不能只看一次演示

  • 业务问题:用销售、客服或现场人员经常遇到的问题,检查答案是否回应实际需要。
  • 来源依据:核对引用是否支持回答,能否定位到正确资料与版本。
  • 权限边界:验证不同岗位能看到的资料范围,以及越权问题的处理方式。
  • 未知与更新:验证资料缺失时的提示,以及更新资料后的检索结果。
  • 使用成本:记录响应时间、调用费用和人工修改量,共同判断持续使用的价值。

创行狮交付什么

按项目范围交付知识查询入口、资料管理后台、权限配置、来源展示及反馈流程,并提供测试记录和维护说明。哪些文档格式需要支持、哪些系统需要连接、谁负责资料更新,会在建设前写清楚。

可以落在哪些场景

企业售前知识助手帮助销售准备有依据的回应;设备维修与工单协作助手帮助维保团队查询资料与了解历史记录。这些方案可以从一条产品线或一组设备开始验证。

从一个难回答的问题开始

带来经过授权的资料、典型问题和期望答案,我们一起判断数据条件与建设重点。您不需要先决定模型和技术框架。

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