AI 知识底座建设
| 适用场景 | 知识密集、问答量大的业务 |
|---|---|
| 典型客户 | 有沉淀但没有结构的团队 |
| 交付周期 | 4~6 周 |
知识和文档是两回事
文档是那些 PDF、Word、制度汇编。
知识是这些材料里能被检索、能溯源到原文的最小单位。
把 PDF 直接丢进向量库，等于什么都没做。
做什么
- 盘点：你的知识到底散在哪几个地方，哪些是权威版本，哪些已经过期
- 清洗：去重、判版本、补缺失、把表格和条款恢复成可检索结构
- 切片：按语义切到合适粒度，每条都能点回原文
- 划边界：定义哪些问题必须拒答——这一步决定了它会不会闯祸
- 建更新机制：知识变更后怎么同步，谁来同步，多久回归一次
验收指标
- 引用准确率：回答能不能指出出自哪份文件哪一条
- 应拒答率：超出范围的问题是否正确地说”不知道”
- 标准更新后的回归耗时
不做什么
不替你编知识。你的知识是你的，我只负责让它变得可用、可查、可验证。