Enterprise Intelligence · Corpus AI
就企业知识作答，
并附上依据的自有AI
把散落的文档、会议记录、邮件与设计资料汇集为同一套知识库，按权限连接，并使每一条回答都可核对出处。
Problem
若不问熟悉的人，
便无从查找。
文档其实早已积累。问题在于：清楚其所在位置与最新版本的人只有少数。
01 · 原因
文档散落在各个系统
同一主题的资料分别留在DMS、邮件与Wiki中，难以判断哪一份才是最新版本。
02 · 波及
问题全都压到个人身上
“问知道的人”成为固定做法，经办人一变动，知识也随之消失。
03 · 结果
回答难以采信
没有出处的回答，最终还是要回到原文重新核对。
累计结果
同一个问题每次都要经人转手
Product Experience
先汇集，再加权限，
回答时附上依据。
01
Document Centralization
把散落的文档汇集到同一个底座上。
接入DMS、会议记录、邮件、PLM与Wiki，剔除重复、判定最新版本，再统一为一套知识索引。
数据源连接器
最新版本判定
实时同步
索引情况
已接入数据源
5
已索引文档
48,210
去重
6,841
同步周期
实时
将48,210份规范化文档传递至权限层
02
Permission Layer
检索直接沿用职务权限。
把公司账号体系与文档密级结合，无查阅权限的资料在检索结果与依据中一并排除。
按职务访问
文档密级
审计记录
权限适用范围
权限策略
12
密级划分
4级
被屏蔽文档
2,104
审计日志
逐条留存
只有可查阅的依据进入回答环节
03
Grounded Answer
每条回答都指向原文。
同时给出依据文档与对应段落，由使用者判断是直接采用回答，还是回到原文核对。
出处标注
按段落引用
查阅原文
回答质量
出处标注率
100%
平均引用数
3.4条
原文链接
段落一级
未核实回答
已标记
确定为业务判断依据
Why Different
给出的不是答案，
而是可核对的依据。
NeuralChainX的四项技术底座，在Corpus AI内部原样运行。
Anneal
用公司内部的说法检索
把各部门不同的简称与写法归拢为同一概念，表述不同也能找到所需文档。
Agentic
不止于提问
查询解析、权限确认、依据采集与出处验证分工执行，并相互比对结果。
Ontology
追溯文档之间的关系
沿制度–工艺–装备–项目的关系链推进，减少相关资料的遗漏。
Security
文档不会外流
以私有化部署与按职务的访问控制为前提构建，并逐条留存查询记录。
Use Cases
同一套知识底座，
按岗位分流。
权限不同，可见范围不同；依据指向的是同一份原本。
统一知识库
原本文档 · 权限元数据
Deployment
按安全要求，
选择部署形态。
快速启动
安全要求
完全隔离
SaaS
可快速启动的标准配置。
即时可用
标准连接器
定期更新
Integration
与公司内部系统对接。
DMS与PLM对接
邮件与协作工具
SSO与权限对接
Private
部署在客户自有环境内部。
私有环境建设
租户隔离
查询记录留存
N2SF标准对应设计
网络隔离 · 访问控制 · 日志记录要求