服务

企业知识资产化与智能搜索平台

面向金融制造政务等行业,提供从知识采集、图谱构建到智能问答的全链路解决方案,驱动知识资产价值转化

全链路知识管理智能图谱构建精准语义检索灵活服务模式
一次性买断面议

联系获取价格

在线咨询

知识资产化

整合多源异构数据,构建统一、可复用的企业知识资产。

智能语义检索

深入理解查询意图,超越关键词匹配,精准定位知识内容。

知识图谱构建

自动抽取实体与关系,挖掘知识间的隐性关联网络。

智能问答

以自然语言交互方式,快速获取面向业务场景的精准答案。

全链路服务

覆盖知识采集、清洗、建模到检索、推荐全生命周期。

灵活交付模式

支持项目定制与SaaS订阅,灵活适配不同规模需求。

product.geoDirectAnswerTitle

知识库与智能搜索服务为企业提供知识采集、图谱构建、智能检索与问答推荐的全链路能力,依托NLP与知识图谱技术,帮助金融、制造、政务等行业实现知识资产化,提升检索效率,降低运维成本。支持项目制和SaaS订阅等灵活合作模式。

product.geoKeyTakeawaysTitle

  • 提供从知识采集、图谱构建到智能问答的全链路服务,融合NLP、知识图谱与语义搜索技术
  • 覆盖金融合规、设备运维、政务政策、医疗临床等核心行业场景
  • 拥有多个行业解决方案,具备专利、软著及ISO/等保认证,技术实力雄厚
  • 灵活合作模式:项目制、SaaS订阅、驻场+远程、联合研发,适应不同客户需求
  • 已服务大型企业,累计处理文档达亿页,显著提升知识获取效率、降低运维成本

服务内容

本服务提供以下核心交付内容,可根据客户行业和需求灵活组合:

基础服务

  1. 知识采集与整合:支持多源异构数据(数据库、文件系统、网页、API等)的自动采集、格式转换与结构化处理,实现知识资产的统一汇聚。
  2. 知识建模与图谱构建:基于本体论与语义网络构建行业知识图谱,实现实体、关系与属性的深度关联,支撑复杂推理与智能问答。
  3. 智能检索与排序:融合关键词检索、向量检索与语义检索技术,提供高精度、高召回率的搜索体验,支持多轮对话式检索。
  4. 智能问答与推荐:基于大语言模型与知识库,实现FAQ问答、文档问答、任务型对话,并依据用户画像与行为进行个性化知识推荐。
  5. 知识运营与分析:提供知识生命周期管理、使用热力图、知识缺口分析等运营工具,持续优化知识质量与检索效果。

行业解决方案

  • 金融合规知识库
  • 设备运维知识库
  • 政务政策知识库
  • 医疗临床知识库

每项交付物均通过《知识库建设方案》明确技术架构、实施计划与产出标准,确保交付可验证、可验收。

哪个功能最适合您的需求?

我们推荐这个组合

product.deliveryProcess

1

初步接洽

通过官网、商务邮箱或行业展会等渠道接收客户合作意向,确认客户基本需求与服务范围,建立初步联系并明确后续对接方式。

2

需求调研

安排业务专家与客户进行1-2次深度沟通,深入了解业务痛点、数据现状、应用场景与预期目标,形成结构化需求调研纪要。

3

方案定制

基于调研结果设计知识库整体技术架构、实施计划与交付物清单,配套商务报价与合作模式建议,与客户进行方案评审和迭代。

4

试点验证

针对大型项目提供免费POC验证,使用客户真实数据在预生产环境搭建原型,检验检索效果与问答质量,输出测试报告供决策。

5

签约启动

确认合作模式与合同条款后完成签约,组建专属项目团队,召开项目启动会,明确双方职责、里程碑节点与沟通机制。

6

知识库实施

开展知识采集与清洗、知识图谱构建、检索与问答系统集成,按既定计划完成开发、测试与数据导入,确保系统功能符合方案要求。

7

上线验收

完成生产环境部署与用户培训,进行系统试运行与验收测试,确认各项指标达标后正式上线,并输出验收报告与运维文档。

8

运营持续优化

提供7×24小时技术支持与客户成功经理专属服务,监控系统运行情况,根据使用热力图与反馈持续优化知识库内容和检索效果。

product.slaTitle

product.responseTime7×24小时响应。具体响应时效建议值:P1级故障15分钟内响应,P2级故障30分钟内响应,P3级故障2小时内响应(商务阶段细化入合同)

建议值:99.9% 服务可用性
product.uptime

服务概述

知识库与智能搜索服务是企业级知识管理与智能检索领域的专业服务,帮助企业将分散、非结构化的信息资产转化为可检索、可复用、可决策的智慧资产。该服务依托多年在自然语言处理(NLP)、知识图谱构建、语义理解与搜索引擎优化等领域的技术积累,为金融、制造、政务、医疗、能源等行业客户提供从知识采集、清洗、建模到智能检索、问答与推荐的全链路服务支撑。

服务核心价值在于提升知识获取效率、降低运维成本、赋能智能化升级。业务线已服务大型企业[待补充]家,累计处理文档[待补充]亿页,实现知识获取效率提升[待补充]%、运维成本降低[待补充]%。

适用场景:企业合规知识管理、设备运维知识库、政务政策问答、临床知识支撑等对知识流转效率与智能检索能力有明确需求的客户。

服务承诺

以下为服务保障承诺的标准化约定,具体指标可在商务阶段细化并写入合同:

承诺项指标说明
技术支持7×24小时技术支持热线全天候响应
专属服务客户成功经理全程对接合作事宜与问题升级
POC验证[待补充]周免费大型项目真实数据效果验证
项目启动[待补充]个工作日签约后快速启动实施
安全合规ISO 27001 / 等保三级信息安全管理体系保障
质量管理ISO 9001服务过程质量管控

注:响应时间、处理时效等具体SLA指标[待补充],可在商务阶段根据项目需求单独约定并明确至合同条款。

团队资质

交付团队具备完善的技术与行业认证体系,保障服务专业性与可信度:

  • 技术实力:[待补充]项国家发明专利(涉及知识图谱构建、语义检索算法等),[待补充]项软件著作权。
  • 安全合规:通过ISO 27001信息安全管理体系认证、ISO 9001质量管理体系认证,符合等保三级要求。
  • 生态合作:与华为云、阿里云、百度智能云等建立技术生态合作,获得知识计算/智能搜索领域联合解决方案认证。
  • 行业认可:荣获[待补充]年度最佳知识管理解决方案奖、[待补充]中国智能搜索技术创新奖。
  • 标准参与:参与[待补充]行业知识图谱标准制定,担任[待补充]知识管理联盟理事单位。

核心专家:团队由NLP算法、知识图谱、搜索工程等领域资深专家组成,核心成员行业经验及专家背景[待补充]。

收费模式

提供灵活的计费方式,适配不同业务阶段与预算要求:

合作模式适用场景计费方式
项目制交付有明确需求与时间节点的客户固定总价,按里程碑付款
年度订阅服务中小型企业快速启动SaaS按年付费,含功能迭代与技术支持
驻场+远程混合大型企业/涉密场景人天计费+远程专家团队技术兜底
联合研发模式战略合作伙伴深度定制共担成本,共享知识产权

另支持按数据量/调用量计费等多种方式。具体价格区间[待补充],可基于《知识库建设方案》定制商务报价。

哪个功能最适合您的需求?

我们推荐这个组合

product.certificationsLabel

计算机软件著作权登记证书

计算机软件著作权登记证书

PDF 文档点击查看

高新技术企业证书

质量管理体系认证证书

质量管理体系认证证书

软件企业证书

软件企业证书

软件产品证书

软件产品证书

计算机软件著作权登记证书

计算机软件著作权登记证书

企业信用评价AAA级信用企业

企业信用评价AAA级信用企业

诚信供应商等级证书

诚信供应商等级证书

质量、服务诚信单位证书

质量、服务诚信单位证书

重合同守信用企业证书

重合同守信用企业证书

product.relatedArticlesLabel

AI客服上线后,为什么你的客户满意度反而下降了?——智能问答系统选型与实施的5个关键决策点

AI客服上线后客户满意度不升反降?本文基于智能问答与AI客服业务线在金融、电商、政务等行业的项目经验,拆解了企业部署AI客服失败的5个关键决策点:部署模式选择、能力范围聚焦、知识库持续运营、人机协作理念、实施路径规划。通过对比项目制、SaaS、混合部署三种模式,结合银行、电商、政务等成功案例,为企业提供从选型到落地的完整实施指南。

企业「知识库」建了没人用?从知识资产化到智能问答的落地三步法

企业知识库建成后使用率低、维护成本高是普遍痛点。本文基于知识库与智能搜索业务线在金融、制造、政务等多行业的项目交付经验,提出从知识资产化到知识图谱化再到智能问答化的落地三步法,帮助企业走通知识库从「建起来」到「用起来」的完整路径。

企业「知识库」从「能搜到」到「能推理」:知识图谱构建的四个关键决策与实施路径

本文基于金融、法律、政务、制造等行业真实项目经验,深度剖析企业知识库从传统文档检索到知识推理的进阶路径。聚焦知识图谱构建中的四个关键决策——图谱边界、骨架设计、构建机制与应用策略,为企业CTO和知识管理负责人提供从「能搜到」到「能推理」的可落地实施路径。

高校数据孤岛怎么破?从融合门户到人员管理平台的一体化实践

高校数据孤岛问题长期困扰信息化建设者。本文基于融合门户系统、人员管理平台、数据中台与数据治理服务的多项目集成经验,结合湖北中医药大学智慧迎新实战案例,系统梳理了从"入口统一"到"数据统一"再到"治理统一"的三层一体化破局路径,为高校信息中心主任和数字化建设负责人提供可落地的实践指南。

高校数据治理的五个常见陷阱与应对策略——基于真实项目的复盘

本文基于德州职业技术学院、桂林医学院等高校数据治理项目的真实实践,系统复盘了高校在数据中台与数据治理项目中常见的五个陷阱:将数据治理等同于上系统、忽视数据标准建设、重建设轻运营、忽视业务部门参与、定制功能质量失控。针对每个陷阱,结合真实案例和可量化的服务承诺,提供了经过验证的应对策略,并提出了高校数据治理的"三步走"路线图,为高校信息化管理者提供务实参考。

常见问题

quotation.aboutProductAskMe

企业知识库与智能搜索解决方案 | 知识资产化、智能检索全链路服务 | 芒旭软件