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RAG搭建是将企业内部文档和知识库与LLM连接，构建基于准确信息生成回答的AI系统的服务。
RAG搭建是将企业内部文档和知识库与LLM连接，构建基于准确信息生成回答的AI系统的服务。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）RAG（检索增强生成）是一种AI在生成回答时搜索和参考内部文档等外部数据，从而生成准确且有依据的回答的技术。作为企业内部ChatGPT使用，可大幅提升内部信息检索和共享的效率。
您是否有这些困扰？
通过RAG技术支持在内部信息共享和知识管理方面遇到困难的企业。
找不到内部信息
寻找所需信息占据每天25%的时间，严重降低生产力。
知识依赖个人
资深员工离职导致重要知识流失。隐性知识无法共享。
文档分散各处
文档分散在SharePoint、Confluence、文件服务器等多个位置。
现有搜索不好用
只能关键词匹配，无法进行语义搜索。查找信息耗时过长。
RAG技术的工作原理
通过4个步骤从内部文档生成准确的回答。
文档导入与向量化
导入企业内部文档（PDF、Word、Excel、会议纪要等），转换为AI可理解的向量数据。
理解用户提问
用户用自然语言提问时，AI深度理解问题的意图和上下文。
高精度检索相关文档
通过向量搜索，不是简单的关键词匹配，而是按语义关联性高精度检索相关文档。
AI理解上下文生成回答
基于检索到的文档，AI生成准确且有据可查的回答，同时标注出处。
服务详情
从4个维度支持利用RAG技术构建内部搜索系统。
企业内部ChatGPT搭建
搭建学习了企业内部文档的AI聊天机器人。任何人只需用自然语言提问，即可获取所需信息。
知识库搭建
搭建整合手册、FAQ、会议纪要等企业内部文档的统一搜索平台。消除信息孤岛。
现有系统对接
与SharePoint、Confluence、Notion、Google Drive等现有工具无缝对接。最小化导入成本。
安全合规
支持本地部署/VPC，在不将企业数据外泄的情况下实现AI搜索。完全符合安全策略。
支持的平台
兼容主要AI平台和向量数据库。为贵公司的环境推荐最优配置。
导入流程
最快2周开始PoC。分阶段推进，在最小化风险的同时确实实现成果。
需求访谈与数据调研
1-2周了解贵公司的业务课题、目标数据和安全需求，设计最优RAG架构。
PoC与原型搭建
2-4周使用真实数据搭建原型，验证检索精度和实用性。
正式环境搭建与调优
1-3个月搭建正式环境，进行精度调优、UI开发和现有系统对接。
上线运营与持续改善
持续上线后持续提供精度监控、数据更新和功能改善支持。
定价方案
从PoC到全公司部署。分阶段导入最小化风险。
PoC（概念验证）
小规模数据验证与精度评估。用真实数据确认RAG导入效果。
- 小规模数据验证
- 精度评估报告
- 原型搭建
- 导入决策支持
标准版
部门级正式部署。搭建针对特定业务领域的RAG系统。
- 部门级部署
- 正式环境搭建
- 数据对接配置
- 用户培训
- 含3个月维护
企业版
全公司部署、多数据源整合。搭建大规模企业知识平台。
- 全公司部署
- 多数据源整合
- 高级安全
- 定制UI搭建
- 专属支持
- SLA保障
月度维护与运营
精度改善、数据更新与监控。支持导入后的持续运营。
- 精度监控
- 定期数据更新
- 系统监控
- 咨询响应
导入案例
在各行各业构建RAG系统，实现信息共享的效率化。
技术文档与设计图纸跨库检索，设计时间缩短40%
将数万份技术文档和设计图纸整合到RAG系统中。实现过去设计案例和技术规格的即时检索，大幅提升设计工作效率。
合规文档与法规文件的即时检索
通过AI检索海量法规文档和合规资料。法规变更时的影响范围确定和内部规程比对可即时完成。
从企业内部Wiki和Slack历史中自动提取知识
实现分散的内部Wiki、Slack历史和文档的跨库检索。大幅缩短新员工入职时间，消除知识的个人依赖。
常见问题
解答关于RAG和企业内部AI搜索的常见问题。
Q什么是RAG？
ARAG（Retrieval-Augmented Generation）即「检索增强生成」技术。AI在生成回答时，检索和参考企业内部文档等外部数据，从而生成准确且有据可查的回答。这使得AI能够基于ChatGPT等LLM本身无法获知的企业专有信息进行回答。
Q企业内部数据的安全有保障吗？
A是的，安全是我们设计的最高优先级。使用Azure OpenAI Service和Amazon Bedrock等企业级平台，数据在贵公司的云环境内处理。也支持本地部署，确保数据不会外泄。
Q支持哪些文档格式？
A支持PDF、Word、Excel、PowerPoint、文本文件、HTML、Markdown等主流文档格式。同时支持从SharePoint、Confluence、Notion、Google Drive等云存储直接导入。
QPoC需要多长时间？
APoC最快2周即可启动。小规模数据集（数百份左右）的情况下，2-4周可完成精度验证。根据数据准备情况和规模会有所变动，欢迎随时咨询。
Q能与现有的SharePoint或Confluence对接吗？
A可以，支持与SharePoint、Confluence、Notion、Google Drive、Box、Slack等主流业务工具对接。无需改变现有文档管理体系即可添加AI跨库检索功能。
Q精度大概是多少？
A经过适当调优的RAG系统通常可达到80-95%的精度。精度因数据质量、数量和调优程度而异，但可以通过PoC验证实际精度后再决定正式部署。
Q部署后的数据更新怎么处理？
A在添加新文档时，我们会搭建自动或定期更新向量数据库的机制。月度维护方案提供数据定期更新、精度监控和持续改善的支持。
Q与其他AI搜索工具有什么区别？
A与通用AI搜索工具不同，我们的方案可以根据贵公司的业务需求进行完全定制。包括数据源选择、检索精度调优、UI定制、安全合规等，提供企业级品质。
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