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利用大型语言模型技术，将海量文档转化为智能知识库，随时随地提供精准答案， 帮助企业实现知识管理效率提升80%、员工培训成本降低60%、客户服务满意度达到99%的显著效果。
知识散落在不同系统和文档中，查找困难，协同效率低下。
新老员工反复询问相同问题，资深员工时间被大量占用。
客服团队知识更新不及时，响应速度慢，客户满意度下降。
管理层无法快速获取准确的企业知识数据，决策过程缓慢，错失市场机会。
自动清洗、切分您的所有文档（PDF, Word, Wiki等），并将其转化为机器可理解的"知识向量"。
当用户提问时，系统在向量数据库中光速检索最相关的知识片段。
大型语言模型（LLM）理解问题和检索到的知识，生成精准、流畅、人性化的回答。
通过用户反馈不断学习，知识库变得越来越聪明，答案越来越精准。
我们提供从基础环境搭建到生产部署的全流程服务，确保您的企业知识库系统稳定、安全、高效运行
搭建统一的大模型服务平台（Ollama、vLLM、LM Studio等），支持模型并发调用、上下文管理、日志追踪、监控告警
根据企业数据保密性与场景需求选择模型：内网安全（通义千问、文心、百川）、对话问答（ChatGLM、Qwen）、代码技术（DeepSeek、CodeLLaMA）
收集企业内部知识文档（合同、产品手册、技术方案、FAQ等），自动抽取结构化信息，建立统一的数据目录和元数据索引体系
清洗冗余或敏感内容，使用人工+半自动标注工具添加标签，转换为统一文本格式用于后续训练或检索
对文档进行切片并使用Embedding模型生成向量，构建基于RAG的问答框架，支持上下文增强回答
针对企业专业场景进行LoRA微调，输出为企业专属模型，具备统一风格、术语一致性
RAG负责历史知识检索，MCP负责外部实时数据接入（数据库、ERP、CRM、监控系统），让模型实时访问最新动态信息
构建统一的企业知识问答API服务，对接前端（企业微信、钉钉、网页端、客服系统），支持多角色问答、权限隔离
按部门/角色进行访问控制，记录每次问答日志和模型响应，支持追踪与审计
建立自动化更新机制，定期评估模型问答准确率与用户反馈，不断优化数据与RAG参数
员工和客户从数小时的搜索中解放，秒级获得答案。
将专家经验固化为企业资产，新人也能快速上手。
减少重复性咨询和人工培训，降低运营和人力成本。
支持私有化部署，确保企业核心数据不出内网。