Knowledge Engine
知识的六个层级
从「找得到」到「用得上」，逐层递进
检索Search
提问Ask
理解Understand
摘要Summarize
推理Reason
行动Act
Capabilities
企业知识引擎的六项能力
不是换一个搜索框，而是把企业知识变成可被安全使用的能力
多源知识接入Connect
连接文档、Wiki、CRM、工单、邮件、IM 等企业既有系统，知识留在原处
语义检索Semantic Search
理解问题意图，而不是匹配关键词，能从整段文字和上下文中定位真正相关的片段
自动摘要Summarize
把长文档、多封邮件或一次会议内容提炼成要点，并保留来源便于核对
推理与问答Reasoning
跨文档、跨系统进行多步推理，回答需要综合多个来源才能得出的问题
来源追溯Attribution
每个结论都标注出处与引用片段，答案可复核、可审计
权限感知Permission-Aware
继承原系统的权限与角色模型，同一份知识按人呈现不同的可见范围
Human in the loop
人机怎么分工
知识可以自动处理，但发布、执行与敏感判断仍由人把关
01AI 执行
- 文档解析、索引与语义标注
- 问题理解、检索与多源综合
- 生成摘要、草稿答案与建议
- 低敏感度的自助式知识问答
02人工审批
- 面向全公司的知识发布与更新
- 涉及执行系统的操作
- 敏感或高影响答案的对外发出
03人负责
- 知识治理与口径定义
- 例外问题与跨部门争议
- 最终决策与对外承诺
Workflow
一条可复用的知识问答流程
从员工提问到得到可复核的答案，每一步都可配置为 AI 执行或人工审批
- 01提问Ask
- 02理解意图Understand
- 03检索知识Retrieve
- 04综合推理Reason
- 05生成答案Answer
- 06标注来源Cite
- 07人工确认Approve
- 08反馈优化Improve
FAQ
常见问题
关于企业知识引擎的常见疑问
- 企业知识引擎和企业搜索/网盘有什么区别
- 企业搜索帮你定位文档，网盘帮你存储文档；知识引擎则是在企业自己的数据边界内，把文档、系统记录与人脑里的经验连起来，理解问题、综合多源信息并给出带来源的答案，还能按权限控制每个人能看到什么。
- 需要先把所有知识整理好吗
- 不需要。企业上下文层会连接既有系统与文档，在索引过程中处理格式不一致、口径差异与权限问题；整理是逐步发生的，而不是使用的前提。
- 答案错了怎么办
- 每条答案都会标注来源与引用片段；涉及执行、发布或敏感内容的操作默认需要人工确认。企业也可以设置置信度阈值，低于阈值的问题自动转交人工处理。
- 它能接入哪些数据源
- 通过连接器接入企业已有的文档系统、Wiki、CRM、工单系统、邮件、IM 记录与数据库等；在现有系统之上工作，不需要把知识搬到另一套平台。
- 不同人看到的内容会一样吗
- 不会。知识引擎尊重原有系统的权限模型，按岗位、部门与数据敏感度控制可见范围；同一问题，普通员工与管理层看到的答案可能不同。
- 数据会离开企业吗
- 不会。可选本地部署、公有云 VPC、私有云或物理隔离，模型与数据都运行在企业自己的边界内；知识来源、检索记录与生成内容也在同一边界内处理。
How it works
怎么落地
解决方案的落地顺序：先定场景，再接上下文，最后上线
01选定一个场景Scope
一个可衡量的场景，好过五个模糊的方向
02接入上下文Context
把该场景需要的数据与知识接进来
03上线与迭代Iterate
上线后按实际使用情况调整，而不是一次交付
聊聊你的场景
我们会结合你的业务现状，给出可落地的第一步建议