把企业知识库变成能对话的客服

核心服务

四块能力可以整体交付，也可以只做其中一段。已有知识库的只补向量检索，已有检索的只接对话入口。

• RAG 检索增强知识库

  把非结构化文档变成可检索、可追溯的知识。

  • 多格式文档解析与切分
  • 召回与重排序
  • 答案出处可溯源

• 向量数据库部署与调优

  按数据规模和合规要求选型部署，兼顾检索性能与运维成本。

  • 选型与容量规划
  • 索引构建与参数调优
  • 私有化与本地化部署

• AI 智能客服接口接入

  以标准接口接进现有客服系统，不推翻已有的工单与坐席流程。

  • 对话接口与流式响应
  • 多轮上下文与转人工
  • 网页、自有应用、企业微信接入

• 私有化与合规交付

  数据不出内网，按行业要求完成部署、验收与交接。

  • 内网离线部署
  • 权限与操作审计
  • 交付文档与使用培训

技术能力

从模型选型到检索链路、再到接口交付，每一层都可以单独替换，不强绑某一家模型或某一个向量库。

• 模型层

  • 通用大模型与私有化模型接入
  • Embedding 向量化模型选型
  • Rerank 重排序模型

• 检索层

  • 向量数据库：Milvus、pgvector、Elasticsearch
  • 混合检索与重排序
  • 文档切分与增量更新

• 服务层

  • 对话接口与流式响应
  • 多轮上下文与转人工
  • 网页、自有应用、企业微信接入

• 交付层

  • 内网离线部署
  • 权限与操作审计
  • 检索质量评测与可观测

应用场景

同一个检索底座，落到不同行业要解决的问题并不一样。下面是我们实际遇到过的典型情况和处理方式。

• 电商零售

  场景

  订单、物流、退换货的高频咨询

  痛点

  大促期间咨询量翻数倍，售后政策天天变，人工坐席答得还不一致。

  解法

  政策与商品文档每日增量入库，重复问题由 AI 直接闭环，异常单带着检索到的上下文转人工。

• SaaS 与互联网

  场景

  产品文档与历史工单支撑的开发者自助

  痛点

  文档散在多个站点，工单里重复问题占比高，坐席并不熟悉 API 细节。

  解法

  文档与历史工单统一入库，答案强制带原文出处，开发者能自助定位接口用法。

• 金融

  场景

  业务规则与产品条款咨询

  痛点

  合规要求高，回答必须可溯源，数据不能出内网，监管口径还经常变。

  解法

  内网离线部署，全链路留痕可审计，答案强制引用原文条款，口径更新即时生效。

• 医疗健康

  场景

  就诊流程、报告解读与科室引导

  痛点

  措辞风险高，不能给出诊断结论，导诊信息又更新频繁。

  解法

  限定知识范围与话术边界，只承接流程与解释类问题，超出范围立即转人工。

• 政务与公用

  场景

  办事指南、政策咨询与材料清单

  痛点

  政策文件层级多版本多，群众问法口语化，关键词检索命中率低。

  解法

  按办事事项组织知识，对口语化问法做同义扩展，答案附办理入口与材料清单。

• 教育培训

  场景

  招生咨询、课程答疑与学习支持

  痛点

  招生季咨询量爆发，问题结构高度重复，非工作时间无人应答。

  解法

  高峰前批量导入课程信息，全天候承接重复咨询，高意向线索带上下文转人工。

• 制造业

  场景

  设备手册、售后工单与现场故障排查

  痛点

  手册是长篇 PDF，现场用手机查不方便，老师傅的经验很难沉淀下来。

  解法

  手册按章节结构化切分、按设备型号检索，历史工单回流成可检索的经验库。

交付流程

按阶段推进，先把检索链路跑通，再接入你现有的客服入口。

1. 第 1 步

   数据接入

   梳理知识来源，完成解析、清洗与切分。

2. 第 2 步

   向量化与索引

   选择嵌入模型，构建并调优向量索引。

3. 第 3 步

   检索增强

   接入重排序与提示编排，压测召回质量。

4. 第 4 步

   对话接入与运营

   接进现有客服入口，用真实会话持续迭代。

常见问题

对接之前最常被问到的几件事。