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企业 AI 知识库与 RAG

让员工能找到资料、理解答案并核对来源。把分散的业务文档整理成可检索的知识库，让回答建立在授权资料之上。

哪些需求适合这项服务？

适合产品资料多、内部制度分散、客服答疑重复，或对知识访问权限和答案来源有要求的企业。

盘点文档来源、格式和版本，处理扫描件、表格与重复资料，明确更新责任和同步方式。

根据资料特点设计切分、检索和重排方案，让回答附带可检查的原文依据。

把部门、角色和文档权限纳入检索范围，验证不同用户能看到和不能看到的内容。

分别评估应用、向量存储与模型的部署位置，通过真实问题检查召回、答案依据和拒答表现。

已有产品能力可作为方案评估起点：查看企业 AI 知识库产品。具体复用范围与定制内容在需求阶段确认。

测试样本、指标口径与目标值在项目启动时共同约定。

用了 RAG 就不会出现 AI 幻觉吗？

不能保证。资料质量、检索遗漏和模型生成都可能产生错误。需要结合来源引用、无依据拒答、人工复核和持续评测，降低错误在业务中的影响。

私有化部署是否意味着数据不出企业网络？

要区分应用部署与模型部署。即使应用放在内网，调用外部模型或解析服务仍可能发送数据。方案中需逐项说明数据流向；有严格内网要求时，评估本地模型及配套处理服务。

上线前需要准备哪些资料？

准备一批代表性文档、真实问题及参考答案，并明确文档负责人、更新周期和可访问角色。先验证一类资料和一个团队，再逐步扩大范围。

用教务政策问答示例设计知识库评测表，区分找错资料、理解错误、引用不完整和权限问题，并形成可复测的上线记录。

从0到1搭建企业知识库，涵盖选型、部署、数据整理、RAG检索优化等关键步骤，帮助企业快速拥有自己的AI知识库。

说明 RAG 如何连接资料检索与答案生成，区分文档问答和业务数据查询，并给出版本、权限、引用及失败样本的检查方法。

说明业务场景、已有系统和期望结果，我们一起明确实施范围与下一步。