产品概述
LLM AI 聊天机器人
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减少复杂性，
提高运营成效。
企业 AI 聊天机器人的核心
这是将善于表达的模型与需要检索的知识、必须遵守的权限及可核实的依据相结合的业务界面。
LLM
理解问题意图，生成摘要、说明、推理与初稿。
RAG
检索相关企业文档，将最新依据注入回答上下文。
TRUST
应用用户权限，通过来源与审计记录管控回答。
LLM 是什么，
为什么需要 RAG
LLM 是学习语言模式的概率生成模型。看起来合理，并不意味着事实准确或符合企业内部标准。
知识时点
不了解训练后的最新规定与项目现状
企业上下文
对内部术语、产品代码与业务流程了解不足
幻觉
即使没有依据，也可能生成流畅的错误回答
缺少来源
难以确认回答来自哪份文档及哪个条款
权限风险
敏感信息可能不受用户权限限制而泄露
更新成本
每次知识变化都重新训练模型，缓慢且低效
解决方向 · 相比重新训练模型，RAG 在提问时查找所需企业知识并作为上下文提供，是切实可行的解决方案。
从提问到确认依据
先检索相关企业文档，将找到的依据补充给 LLM，生成附带来源的回答。
问题理解意图 · 关键词02依据检索Vector DB · 筛选器03
上下文构建整理排名靠前的依据04
回答生成附带来源作答
定期检查每月 1 次，运行达到 500 小时需额外检查。安全传感器项目每周检查。
企业知识如何转变为可检索形式
收集文档与业务数据，保留上下文和权限，将其转化为可检索知识。
收集文档 · 数据库 · 业务系统02
解析正文 · 表格 · 元数据03分块按语义单元分割04嵌入将语义转化为数值向量05
存储Vector DB + 原文链接解析质量
尽量减少表格、图纸、页眉与 OCR 信息损失
分块策略
保留段落、条款与页面上下文
元数据
关联部门、安全等级、版本与生效日期
同步
将变更、删除与过期信息更新至索引
根据问题寻找有效依据的检索流程
检索是选择回答所需最有效依据的过程，而非寻找最相似的文档。
问题优化术语扩展与筛选条件提取02候选检索Vector + Keyword03
权限筛选器用户 · 组织 · 安全等级04
重排序重新评估相关性05排名靠前的依据去重与保证多样性查找表达不同但语义相似的文档。
查找产品代码、规定编号等精确字符串。
将依据转化为回答的过程
无法回答时应说明不知道，并让用户能够直接查看原文。
上下文构建
- 结构化问题与依据
- 在 Token 限额内优先保留核心内容
- 整理矛盾与重复文档
回答生成
- 按照业务规则推理
- 不确定时说明限制
- 遵循格式、语气与语言要求
展示来源
- 文档名称 · 页码 · 条款
- 原文链接 · 修订日期
- 连接回答语句与依据
全流程防护 · 提示词策略 · 个人信息脱敏 · 权限检查 · 有害内容与机密检查 · 审计日志
让网站成为咨询与转化界面
访客无需自行浏览冗长菜单和文档，只需自然语言提问，即可立即获得有据可查的回答。
流失可能性增加 · 等待负责人回复
即时解决 · 转接咨询 · 跳转产品与内容
转化率
关联产品与服务选择及咨询 CTA
客户支持
24 小时自动回复重复咨询
内容利用
复用未被发现的文档、FAQ 与案例
客户洞察
通过问题日志发现兴趣、痛点与需求
优先设计安全与权限。
不是生成检索候选后再隐藏，而是在检索前就应用用户、组织和文档权限。
ON-PREMISE
最高级别的管控与网络隔离运维复杂度与基础设施成本
PRIVATE CLOUD
专用网络 · 托管扩展审查云策略与区域
HYBRID
敏感数据保留在内部，模型可选择外部服务数据边界与路由设计
通用控制 · 传输与存储加密 · 密钥与机密信息管理 · DLP 与个人信息脱敏 · 输入输出策略 · 审计与异常行为检测
各业务应用场景
从文档准备充分、重复问题较多的领域开始，逐步扩展已验证的范围。
制造现场
设备 · 质量 · 安全- 即时查询 SOP 与手册
- 查找故障代码原因与处置措施
- 搜索类似质量问题案例
项目
合同 · 设计 · 日程- 会议纪要与设计变更摘要
- 跟踪风险与决策历史
- 搜索合同条款与交付成果
经营支持
人事 · 财务 · 采购- 制度、福利与报销说明
- 查询采购标准与审批流程
- 报告与市场资料初稿
由 RAG 完善的企业专属 CHATBOT
此界面通过 RAG 检索企业内部文档，并根据核实的依据进行回答。访客可使用自然语言提问，在企业批准的信息范围内获得快速、一致的指引。
分析问题意图，检索并重新排序相关文档后，CHATBOT 根据 RAG 构建的依据作答。提供以企业数据为中心、有据可查的咨询体验，而非普通生成式 AI。
将预期效果转化为可衡量的成果
综合考察回答质量、检索质量、使用体验、运行健康度与安全性。
查找时间
寻找答案的时间与点击次数
回答一致性
准确率与依据满足率
业务速度
处理与起草时间
知识复用
文档利用率与重复咨询
小范围起步，验证后扩展
优先建立数据准备和评估体系，再考虑模型性能，仅扩展通过质量、安全与成本标准的范围。
DISCOVER · 诊断
诊断优先业务与用户，以及文档、权限和质量
PILOT · 试点
建立代表性文档 RAG、评估集与基线
HARDEN · 安全与生产运维
连接 SSO、ACL、审计与监控
SCALE · 推广
扩展业务与数据源，优化成本
建议试点 · 1 项代表性业务 · 100~500 份核心文档 · 50 个评估问题 · 4~8 周
将企业知识转化为行动的可信赖 AI
不仅是生成回答的聊天机器人，更将企业知识转化为客户与员工的下一步行动。
准确回答
内部文档与最新依据
安全使用
用户权限与数据边界
关联网站成效
咨询 · 购买 · 内容互动
持续改进
问题 · 评估 · 运营数据
超越“让用户自行寻找的网站”，提供理解客户问题并以依据说服客户的 AI 体验。
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