近日，泛微·采知连发布全新智能知识搜索与问答平台。平台构建了“自动采集-精准搜索-智能问答-知业协同-安全保障”的知识全生命周期全链路应用场景，实现多源知识自动采集、智能搜索与问答、知识业务深度融合、知识安全保障，让知识在受控、安全的前提下来源于工作、服务于工作。

01.

全渠道智能采集，打造组织统一知识库

打破知识壁垒，将分散的知识统一汇聚

无论是外部情报资讯、内部ERP/OA/邮件/IM、还是用户本地数据都能够通过不同工具自动采集。采知连提供历史数据迁移工具、集成中心、低代码平台、在线协作工具、模板化编辑工具等，全面覆盖各类知识产生的渠道，将组织中的各业务系统、个人电脑、邮件系统等进行串联，夯实智能化知识搜索与问答的内容基础。

1）外部知识采集：RPA机器人自动从外部网页、邮件、业务系统等多系统抓取结构化与非结构化数据，包括业务文档、聊天记录、财务报表、行业法规、最新政策等关键信息，并实现自动化整合与归档。所有抓取内容无缝汇入知识库。

2）异构知识采集：OA系统、ERP系统、PM系统、CRM系统、采购系统等业务系统的知识及关联的结构化信息可通过集成平台或RPA技术自动采集形成专题业务知识库。

3）个人知识同步：通过本地文件同步工具，分散在个人电脑中的知识文档可自动按照规则归集到知识库。

4）智能分类标注：采集来的文档和结构化信息，可统一存储至知识库，结合OCR与NLP技术自动解析文本、表格及图像内容，生成结构化知识体系。系统内置智能分类引擎，通过语义分析与机器学习自动构建多级分类目录，动态生成知识属性标签（如部门、项目、时效性等），无需人工介入即可完成知识体系搭建。

5）知识图谱：根据语义分析，以及知识图谱技术，让知识-业务-场景等实体之间形成结构化关联关系，为后续的智能检索与应用奠定基础。

02.

语义精准检索，自然语言发起

搜文档、搜数据、搜人员，跨领域全局搜索

通过自然语言处理和深度学习模型，系统可对用户输入的语句进行语义解析，识别意图、实体及上下文关联，而非依赖关键词匹配。同时，利用意图分类模型区分查询类型，动态调整检索策略，并通过实体消歧技术消除多义词干扰。多模态技术进一步融合文本、图像、用户行为数据，构建动态索引库，实现跨领域、跨语言的语义搜索。

1）搜索联想与意图理解：当用户输入错误或模糊的查询时，系统能够识别并提供准确的改进建议，例如纠正拼写错误、扩展关键词范围或推荐相关主题。并结合搜索历史记录、用户浏览记录动态调整检索策略，提升搜索召回率与用户体验。

2）搜索结果排序：自动根据岗位模型、搜索历史等判断搜索意图，对命中结果排序，确保第一屏即可获取用户所需要的内容。

3）搜索结果推荐：突破关键词搜索限制，根据搜索内容基于语义判断推荐关联内部文档和互联网信息推荐。

4）多轮问答式搜索：针对复杂问题还可以结合深度思考，在搜索结果基础上提供结构化信息总结。

5）人员搜索：可根据关键词直接搜索匹配的组织内专家，实现对于隐性知识的搜索。

6）语音搜索：移动端可实时将语音转为文本，同步完成语义解析与知识检索，打破了时间与空间的限制，让每一位员工都能拥有专属的“7×24小时知识助理”。

03.

智能知识问答，为组织配备专家助手

多轮追问、深度思考，盘活沉默知识

针对复杂问题的搜索，采知连支持多轮上下文交互与深度语义解析。系统通过动态记忆引擎持续追踪对话逻辑，精准识别用户真实意图，直接输出结构化答案而不仅仅是文档链接，答案还可以进一步转为可编辑文档，存入知识库。开启知识溯源后，答案可关联原始数据来源，增加问答可信度。

1）多轮会话：采知连系统能够深度理解用户意图，支持多轮连续对话，过程自动关联历史会话内容、知识上下文关系，根据会话内容逐步调优答案输出策略。

2）深度思考：基于对上下文信息的深度关联分析，系统能够整合来自不同领域的多个相关知识信息，通过AI模型的逻辑推导与模式匹配等推理过程，针对涉及多因素交织、关系复杂的实际问题，生成包含数据支撑、逻辑步骤等要素的完整证据链答案。

3）复杂文件解读：为单文档提供AI助手，对关键信息点进行详细概括和精准提炼总结，同时支持用户任意提问，以便深入理解和解读文档内容。特别适用于复杂文本的解析，如质量手册解读、政策法规解读等专业场景，帮助用户快速掌握核心要点，提升工作效率。

4）领域知识问答：根据业务需求构建专属知识库，可限定问答内容，满足不同知识类型、不同知识对象的问答需求。

5）预制意图商城：产品预制意图商城，形成多个知识问答场景，无需深度学习训练，可开箱即用或微调使用。

04.

知识业务协同，知识服务于业务

在业务流程中嵌入知识，让知识在业务中流通使用

平台中的知识内容，不仅可以通过主动的搜和答获取，还可以让知识嵌入到业务中使用，例如在销售场景、研发场景、服务场景和项目场景中做知识推荐和问答。用户直接在业务执行中，即可调用关联的知识，无需再次到知识搜索中查询，形成知识场景化、业务化的推送。

1）业务知识智能推荐：采知连产品可以根据用户角色、业务场景和历史行为来构建动态画像实时匹配推荐关联知识。例如，在申请入职时推送新人指引知识地图；在打开产品文档学习时，推送这个产品相关联的客户成功案例、项目验收成果等。

2）业务指引：以产品帮助手册、公司制度等为内容构建问答服务，通过业务指引完成系统内容填写、设备操作等任务。

3）个人AI助理：基于个人知识库、个人岗位画像，构建个人专属AI助理，提供7*24小时专家级知识服务。

4）专家数字分身：创建个人数字分身，自动学习个人在平台上的知识共享内容，让AI成为员工的个人代理。

5）自定义智能体：无需复杂的代码开发，通过可视化操作界面，即可轻松完成智能体的创建与配置。从知识问答逻辑的设定，到业务流程的自动化处理规则，再到个性化交互界面的设计，均可按需定制。

6）智能体嵌入业务：采知连基于低代码与 API 集成技术，实现智能体与 OA、ERP、CRM 等业务系统的快速对接，无需大规模系统改造即可完成部署。智能体内置的自然语言处理与机器学习能力，能够理解业务流程中的各类指令与数据，根据条件触发自动运行并反馈给员工推荐的内容、答案甚至指令。

05.

动态权限管控，筑牢知识安全防线

多维属性融合按需授权，隐私数据加密保障

安全是企业知识在应用过程中的核心命题，既要保障知识流通和共享的便捷性，也要保障知识在流通过程中不越权、不泄密。

采知连产品充分考虑到智能化背景下知识的安全使用需求，可以根据用户的属性、所属角色、以及知识的属性，智能分配权限。既能够支持设置用户组、角色组等自定义权限组，也可按照部门、人员添加语料权限。同时还能根据用户所在的地理位置、所使用的终端动态匹配语料的使用权限。此外，系统还会定期评估用户权限，根据最新的安全策略和业务需求进行动态调整，确保权限管理始终处于最佳状态。

1）使用安全：在权限设置层面，不仅有系统访问权限、智能体应用服务权限，文档权限、语料使用权限，还通过安全等级、涉敏管理、拒答策略等，来保障知识问答与搜索的安全。

2）语料反馈：用户可对问答效果进行评价，内容管理员可定期查阅问答结果中的点赞、点踩情况，并针对问答反馈结果优化语料质量，调整知识内容，或者直接将问答结果存为问答对的语料。

3）智能分析：全库知识内容数量与质量、智能体执行效率数据等均可进行统计与分析，在数据看板基础上对智能体和语料库内容进行针对性改善。

总结

传统知识管理中，知识是存放在仓库里的货物，需员工在仓库中按照目录清单逐一核对查找，再人工“搬运”到业务场景才能使用；而采知连智能搜答通过场景感知和智能推荐能力，让知识主动适配业务场景。采知连知识智能搜索与问答平台，不仅是搜索工具的升级，更是组织知识管理从“信息整合”到“智能助力”的跨越式突破。它让知识在业务中流动起来，成为驱动业务增长、支撑决策创新的核心生产力。