内容要点
- 目标对象
已有一定文档积累，但检索靠人找、经验靠人问的中小企业。
- 适用场景
制度与流程问答；售前资料检索；新人自助学习；内部规范的一致性回答。
- 核心能力
文档接入：PDF、Word、表格等常见格式的解析与切分
检索：向量检索与关键词检索结合，按相关性重排
回答溯源：每条回答附来源文档与段落，检索不到时明确回答「资料中未找到」
权限：回答范围跟随文档权限，无权看原文的人问不到内容
反馈与维护：标记错答、更新文档、查看问答记录- 标准范围
第一期基于允许商业使用的开源基础搭建：接入你的文档或系统、配置边界与权限、在试点范围内验证、使用培训。
- 定制边界
开源基础覆盖不了、且业务上确有必要的能力，再评估定制开发，范围与费用单独报价。
- 输入与输出
输入是企业已有文档，输出是带出处的回答。
- 已知限制
回答质量的上限由文档质量决定；跨多份文档的复杂推理可能不完整；扫描质量差的图片型文档识别率下降。
- 第三方与模型边界
检索与编排基于成熟开源组件搭建，例如 LlamaIndex、LangChain（MIT 许可）、RAGFlow（Apache-2.0 许可），向量库可用 Qdrant 或 Milvus（Apache-2.0 许可），均允许商业使用。接入哪家模型服务、是否私有化部署模型，按你的数据边界与成本要求定。
- 可用方式
按项目实施：先评估场景与前提，再确定实现方式。
适用边界
先说清楚什么情况下不合适，比列一堆能力更省你的时间。
- 不适用情况
文档本身缺失、过期或互相矛盾——知识库不产生知识，只让已有的知识更好找。需要实时业务数据的场景属于系统集成问题。
- 数据与权限边界
文档存储在你指定的部署环境内，检索与问答遵循与原文档一致的权限范围。首次咨询请不要提交真实文档、账号密码或合同。
- 人工角色
关键结论必须人工复核。涉及合同、法务、财务或安全的问题，回答只作参考，最终以相应责任人确认为准。
常见问题
- 知识库会不会答错？
会。回答质量的上限由文档质量决定——文档缺失、过期或互相矛盾时，回答也会不准。所以每条回答都附来源，便于核对；检索不到时明确回答「资料中未找到」，不编答案。
- 需要先把文档整理好吗？
需要。清理过期与矛盾内容是实施的一部分，这一步省不掉。知识库不产生知识。