L1已上线

企业知识库 · 会查

员工把文件传进来,AI 自动解析建索引;问一句话,答案带原文出处

  • 答案带原文出处
  • 扫描件也能入库
  • 多租户隔离
  • 已上线在跑

L1 是最底下那一层,也是上面两层的地基。它只做一件事:把企业散落各处的资料收拢起来,让人用最自然的方式问到,并且每个答案都能点回原文核对。

它的价值不在「聪明」,在「可核对」。企业里真正会被采纳的答案,必须能追溯到出处——否则没人敢拿它做决策。所以我们把「每条结论都标来源」当成硬要求,而不是加分项。

现状

你现在的处境

「这份文件最新版是哪个?」

资料散在个人电脑、共享盘、邮箱和聊天记录里,同名文件好几个版本,没人说得清哪份算数。

「上次这种事是怎么处理的?」

同类问题反复出现,处理经验留在个人身上,人一离职就断档,新人从零摸索。

「搜了等于没搜」

关键词搜索能找到字,找不到答案。翻了十份文件才拼出一个结论,还不确定对不对。

「新人上手太慢」

培训靠老员工口传,讲到哪里算哪里,不同人给出的口径还经常不一致。

能力清单

具体做什么

不是接个大模型就完了。真正决定好不好用的是入库质量、切分策略和权限设计。

全格式解析

PDF、Word、Excel、PPT、扫描件都能读进来;扫描件走 OCR 识别,表格保留行列结构。

批量上传与分类

一次传多个文件,按制度库、项目库、合同库等分类独立管理。

自动切分与索引

上传后自动解析、切分、建索引并排队入库,不用手工处理。

答案带出处

每条结论标注出自哪篇文档哪一段,点开可核对;拿不准时明说没有依据,不编造。

多轮追问

可以就同一个问题继续追问细节,不必每次重新描述背景。

多租户与分级权限

分公司、子公司、不同知识库之间数据隔离;老板、主管、员工权限分明,该看不到的看不到。

操作留痕

谁在什么时候问了什么、看了哪份文件,全程可查,满足内部审计要求。

手机可用

网页端打开即用,不用装客户端;外勤、出差、现场都能问。

交付物

你会拿到什么

交付物是能直接用的东西,不是一份方案文档。

  • 01一套可用的内部问答入口(网页端,支持手机)
  • 02已入库并逐份校验过的知识库,附数据清单
  • 03用你自己的真实问题跑出来的效果测试报告
  • 04管理员操作手册与一线员工使用指引
  • 05一次面向实际使用者的培训与答疑
典型形态

典型场景

同一套能力,在不同业态里的落点不同:

制造

工艺参数、验收标准、图纸变更、设备手册随查随用

贸易 / 分销

产品参数、供应商条款、报关资料、账期规则一处可查

工程 / 建筑

施工规范、验收记录、变更签证、安全交底全程留痕

专业服务

法规条文、历史案例、合同模板、交付标准随时调用

连锁 / 零售

门店标准、促销规则、客诉处理口径全网点统一

物流 / 运输

运价规则、异常处理流程、保险与理赔条款快速定位

医疗 / 健康

诊疗规范、药品说明、随访记录规范化管理

教育培训

课程大纲、教研资料、学籍与考务制度集中管理

FAQ

常见问题

我们的资料大多是扫描件和图片,能用吗?
能。扫描件先做文字识别再入库。识别质量取决于原件清晰度,所以我们会先拿一批真实文件试,把识别准确率报给你——达不到可用标准就不往下做。
资料里有价格、成本这类敏感信息,安全怎么保证?
整套系统可以完全跑在你自己的服务器上,数据不出内网。同时按部门、岗位做权限隔离,销售看不到成本、分公司看不到总部,都是配置项而不是靠自觉。
一个问题要等多久?
复杂问题通常需要几十秒到一分钟,取决于资料量和问题复杂度。我们正在做提速:高频问题走缓存与预生成、简单查询不调大模型直接检索返回。如果你的场景对速度要求很高,诊断时我们会直说能不能达到,做不到就不接。
多久能上线?
单场景验证通常 2–4 周:先梳理资料并完成首批入库,再用真实问题调检索效果,之后小范围试用。具体排期以诊断后给出的为准。
需要我们准备什么?
一台能跑起来的服务器(或由我们协助评估配置)、一批有代表性的真实资料、一个愿意配合的业务同事。其余由我们承担。
效果不达预期怎么办?
先用你的真实问题做验收测试,达不到事先约定的标准就继续调,不达标不进入下一步。这是我们所有交付的硬规矩。
三层对比

L1 / L2 / L3,差在哪一层

三层不是三选一,而是同一个底座上往上长:L1 让 AI 查得到,L2 让 AI 办得掉,L3 让 AI 自己干。可以从任何一层开始,也可以分层往上加。

L1 会查 → L2 会办 → L3 会干

不确定该从哪层开始?从 L1 起步——它是另外两层的地基,单独用也能立刻见效。

先聊聊你现在最费人的那件事

30 分钟,我们帮你判断这件事能不能用 AI 解决、大概要多少投入。判断不了也直说,不占用你更多时间。

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