OakRAG 可以独立部署

如果企业当前最明确的问题是“资料找不到、答案无出处、知识不可控”，可以先从 OakRAG 开始。

多格式知识接入

支持常见办公文档、图片、网页和业务资料的结构化处理，帮助企业沉淀统一知识资产。

混合检索

结合关键词和语义检索，兼顾精确条款、编号、名称与自然语言问题。

引用溯源

回答和摘要保留来源文档、片段和版本，便于业务人员核验原文。

质量评估

通过测试集、反馈和质量指标持续观察检索效果，减少知识应用的不可见风险。

RAG 工作流程

企业 RAG 的关键不是“把文档塞进模型”，而是把资料变成可治理、可检索、可验证的上下文。

1. 文档接入接入制度、合同、项目资料、网页、图片和业务附件。

2. 结构解析识别标题、段落、表格、图片说明和关键字段，保留原文位置。

3. 知识切分按标题层级、语义边界和业务对象拆分，避免上下文过短或过散。

4. 检索排序结合关键词、语义、权限、时效和业务范围筛选候选内容。

5. 引用生成回答附带来源和版本，支持人工核验、反馈和质量复盘。

OakRAG 公开版技术流程

我们对外只展示可验证的工作链路：解析质量、检索策略、引用证据、权限和持续评估，而不公开内部工程实现。

01资料进入制度、合同、项目材料、网页、图片、附件

02结构理解标题、段落、表格、图片说明、版本与位置

03知识组织业务对象、章节语义、权限范围、更新状态

04检索取证关键词、语义、关系、时效和上下文重排

05回答交付答案、摘要、出处、置信提示和人工反馈

为什么比简单知识库问答更适合企业

简单做法

上传文档后直接问答，缺少文档质量检查。
只依赖单一路径检索，精确条款和语义问题难兼顾。
回答看起来完整，但来源、版本和适用范围不清楚。
上线后缺少持续评估，效果变化难发现。

OakRAG 做法

先处理解析、切分、权限、版本和知识质量。
同时考虑关键词、语义、关系和业务范围，提高召回稳定性。
每个关键回答都尽量回到原文和引用证据。
通过测试集、反馈和质量指标持续优化检索策略。

不是“上传文件聊天”

企业知识系统需要处理权限、版本、引用、质量和更新，而不仅是把文档送给模型。

按组织、角色、知识库和文档范围控制访问。
支持知识图谱辅助的关系检索，用于复杂对象和跨文档问题。
为 OakWork、OakBrain 和业务应用提供统一知识上下文。
支持私有化交付，按客户数据边界配置模型和知识接入方式。

适用场景

制度与流程问答

让员工快速查询制度、流程、规范和操作要求，并查看依据。

项目资料检索

在历史项目、合同、方案、验收和报告中定位关键事实。

客服与售前知识

为客户服务、售前支持和交付团队提供统一知识回答。

数字员工上下文

为合同审查、采购审核和经营分析类数字员工提供可信资料。

OakRAG 企业可信知识引擎