多格式解析
PDF、Word、Excel、PPT、网页、扫描件的版式还原与结构化抽取，表格和层级标题不被切碎。
企业不缺文档，缺的是“在需要的那一刻能找到”。设备手册三千页、制度文件每年更新、项目复盘散在各个网盘——检索靠关键词，答案靠问老同事。RAG（检索增强生成）要解决的就是这件事：把文档切开、向量化、建立检索索引，模型回答时先检索原文，再基于原文作答，并附上出处。
难点不在“跑通一个问答”，而在召回够不够、答案准不准、权限守不守得住。我们会针对企业文档做版式解析和语义切片，用向量 + 关键词混合检索提升召回，再把权限体系接进检索层——谁能看哪份文件，检索阶段就过滤掉，而不是在回答时才遮掩。
混合检索
向量检索 + BM25 关键词 + 重排序，专业术语和型号编号也能命中。
引用溯源
每个结论都带原文片段和页码，点开就能核对，降低幻觉带来的风险。
权限隔离
对接企业组织架构，按部门、角色、文档密级控制可见范围，审计留痕。
交付清单
每一项都是可验收的实物或文档，不是一句“已完成”。
- 文档盘点与知识库结构设计
- 解析、切片与索引流水线
- 检索服务与重排序模型
- 问答前端（网页 / 企微 / 钉钉）
- 权限与审计对接
- 效果评测集与持续优化机制
常见问题
Q1文档更新后要重建整个库吗？
不用。支持增量索引，新文档或改版文件入队后自动解析更新，旧版本会保留以便追溯。
Q2回答不准怎么办？
我们会在项目内建立评测集，定期回归。常见原因是切片不合理或召回不足，都可以针对性调整。
继续了解
把你的场景发给我们
我们会在 1 个工作日内给出一版初步方案和预算区间。