人工智能应用与知识
企业知识人工智能
在SharePoint的某处、在Confluence、在共享盘、在十一年的邮件里，公司内部大多数问题的答案早已存在。因为找不到，人们就去问同事，而同事凭印象作答。我们构建的助手从您自己的内容中检索、标明用了哪些材料，并遵守源系统上已经设定的权限。
业务问题
搜索在一万份文档之后就失灵了
关键词搜索在企业内容上会失败，因为没有人会按别人搜索时用的词来写文档。结果是一个“找东西的成本高过问人的成本”的组织，于是所有人都去问人。这项税负不出现在任何一个预算科目里，因此永远不会被修正，而且会随人数一起膨胀。而那个想当然的解法，也就是把聊天机器人对着一堆文档，会以另一种更糟的方式失败：要么自信地照着过期制度作答，要么把薪酬评估显示给本不该看到的人。
我们做什么
把“谁在提问”纳入检索
我们不把内容复制到新地方，而是连接到持有它的系统，因此权限仍留在原本设定之处，撤销也依然有效。在模型看到任何内容之前，检索已按提问者本人的身份完成过滤，因此助手不可能泄露此人打不开的东西。每条回答都附带所用文档的出处，读者可以核对而不必凭信。准确率用真实员工提出的问题所构建的标注数据来衡量。
企业知识人工智能
能力
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企业人工智能搜索
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内部知识助手
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企业语义搜索
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人工智能文档检索
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内部副驾
常见应用场景
常见应用场景
- 回答一线人员关于制度与流程的问题，并给出适用文件及其版本。
- 让新员工能够查询系统的功能，而不必占用当初构建者的时间。
- 跨项目挖掘过往类似成果，避免从零开始写提案。
- 让支持人员在处理过程中即时查询产品文档与历史工单。
我们如何交付
我们如何交付
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定形
把需求转化为规格：谁在使用、什么算正确答案、由谁拍板。
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接入依据
连接到承载答案的内容与系统，并尊重既有权限设置。
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评测
在任何外部人员看到之前，用取自您自身案例的标注数据集打分。
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上线与运营
分阶段发布，配合监控、成本控制与守住质量的回归测试套件。
技术
技术
- OpenAI
- Anthropic
- Azure OpenAI
- pgvector
- Elasticsearch
- Microsoft 365
- SharePoint
- Confluence
- Salesforce
安全与治理
安全与治理
答案以您自己的内容为依据并附带引证，读者因此可以核对。检索会遵守源系统上已经设定的权限，也就是说用户绝不会通过应用看到自己本来看不到的内容。提示词、检索到的上下文与响应都会记录以备审计，评测持续进行，而不是上线时做一次就算。
合作模式
合作模式
人工智能项目
我们对既定人工智能方案的设计与交付承担责任。
专属人工智能团队
围绕您的技术栈与交付模式建立的长期专属工程力量。
托管式人工智能
我们运营、监控并持续改进生产环境中的人工智能系统。
为什么选择 TeamExtension.ai
难的不是检索，而是权限
做一个能从文档里回答问题的东西是周末工程。做一个答得对、给得出出处、绝不越过权限边界、内容变化后仍保持准确、事后还能审计的东西，则是集成与安全问题。那是我们做了多年的普通企业工程，也是许多内部助手在全公司推广前夭折的原因。
部分客户
常见问题