文档摄入
你批准的 PDF、站点与知识库。
RAG
面向公司信息的 RAG 与知识系统
RAG——检索增强生成——意味着模型必须先查找段落再作答。这样助手会附着于你的政策、产品文档与操作手册，而不是编造它们。
ZEH Technologies 构建摄入流水线、分块策略、元数据筛选、在有用时采用的混合搜索，以及可展示来源的答案层。权限很重要：财务文件不应出现在普通员工聊天中。
见 人工智能中的 RAG 是什么？ 与 RAG 应用。
分块与元数据
以便检索可按产品、语言或团队筛选。
引用
指回源文本的答案。
权限筛选
受角色约束的检索。
评估集
来自你领域的问答样本。
刷新任务
文档变更时重新索引。
常见问题
企业通常会问的问题。
RAG 能在多种语言中工作吗？
是的，使用按语言的语料与测试。混合语言集合需要额外设计。
开始项目
与 ZEH Technologies 讨论此事。
分享你当前的系统、受众与约束。我们将建议务实的下一步。