Question 1

什么是 RAG（检索增强生成）？为什么知识库需要它？

Accepted Answer

通用大模型往往存在“幻觉”或缺失企业私有信息。RAG 是一种将大模型与企业专属私有知识库相结合的技术，在回答前先精准检索相关段落，保障回答真实有据可查。

Question 2

我们的文档格式非常杂乱（PDF、Word、Excel、图片），能直接导入 AI 知识库吗？

Accepted Answer

可以。内置高效的多模态文档解析器（支持 OCR、表格解析、PDF 复杂排版提取），能够自动清洗杂乱文档并转化为高性能向量索引。

Question 3

如何防止跨部门访问敏感知识（如财务薪酬或核心研发代码）？

Accepted Answer

系统具备细粒度的 RBAC（基于角色的访问控制）机制，向量数据库检索时会自动附带用户身份标签与权限过滤器，未获授权人员无法跨部门越权检索敏感文档。

Question 4

搭建上线后，后续新增或修改文档是否需要重新训练模型？

Accepted Answer

完全不需要。RAG 架构下，新增或更新文档只需进行增量向量化切片，耗时仅需几秒至几分钟，无需重新训练大模型。

Question 5

AI 知识库支持哪些大语言模型接入？可以切换模型吗？

Accepted Answer

支持 DeepSeek-V3/R1、通义千问 Qwen-Max、腾讯混元、Claude 3.5 以及本地私有化部署的开源大模型（如 Llama3、Qwen-72B），可根据业务需求随时切换。

Question 6

企业知识库的向量检索精度如何保障？

Accepted Answer

七点互动采用 Hybrid Search（混合检索：关键词 BM25 + 向量 Dense Retrieval）与 Rerank 重排模型，结合 HyDE 伪文档假设生成，使复杂语义检索准确率高达 95%+。

Question 7

内部知识库能否直接作为外部客户客服问答助手使用？

Accepted Answer

可以。支持一键将特定知识库频道发布为 Web SDK 浮窗、微信公众号/小程序或 API，供外部客户查询，同时可开启严格的外部访问权限审核。

Question 8

大型集团上万份文档导入知识库时，构建向量索引需要多长时间？

Accepted Answer

采用分布式并行向量化引擎，万级文档通常在 2~4 小时内即可完成全量解析与向量构建，且不影响实时在线业务。

企业 AI 知识库搭建复杂度评估器