企业知识管理与 RAG

企业知识管理与 RAG

RAG 只是企业知识架构中的一个组成部分,而非整体策略本身。

权限感知来源标注企业搜索智能体知识访问

为什么仅靠 RAG 无法构成完整策略

我们从一开始就围绕这些约束进行设计。

  • 忽视文档权限的检索,恰恰会泄露访问控制原本要防止泄露的数据。
  • 没有来源标注的回答难以令人信任,也无法进行审计。
  • 索引如果在不知不觉中过时,也会在不知不觉中产生误导。
  • 每新增一个数据连接器,增加的不只是一个数据源,更是一个新的访问控制面。
  • 智能体所需的知识访问权限,应当与人类完全一致——不多也不少。

企业知识管理与 RAG 涵盖的内容

让检索足以在生产环境中被信任的关键层。

权限感知检索

搜索与检索范围严格限定在发起请求的用户或智能体实际有权查看的内容之内。

来源标注

每一条回答都可追溯至其来源的具体文档或记录。

数据新鲜度与索引

索引流水线随源文档的变化持续更新,确保检索结果保持最新。

数据连接器

从您知识实际所在的系统中进行结构化数据接入。

访问控制

检索权限与您现有的文档及系统访问规则保持一致。

效果评估

持续评估检索准确性与回答质量。

企业搜索

面向您自有知识库的搜索能力,而不仅仅是一层聊天机器人外壳。

智能体知识访问

同一套权限感知检索层,同时面向智能体与人类开放。

常见问题

关于企业知识管理与 RAG,客户常问的问题

RAG 不就是一个向量数据库吗?

并非如此。向量数据库只是其中一个组件。企业级 RAG 若要在生产环境中值得信赖,还需要权限控制、来源标注、数据新鲜度和效果评估等能力。

检索能否遵循我们现有的文档权限?

可以——检索范围会与您现有的访问控制规则保持一致,而不是另建一套独立的并行权限系统。

智能体获得的知识访问权限与员工相同吗?

智能体使用的是同一套权限感知检索层,其访问范围仅限于该智能体或工作流被授权查看的内容。

设计知识架构

告诉我们您的知识实际存放在哪里。

我们会围绕您真实的文档、系统与访问规则来设计检索方案,而不是提供一个通用的 RAG 演示。

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