适用场景
企业内部 AI 落地最实用的场景是知识库问答：把制度、手册、案例喂进去，员工问、AI 答、带出处。关键是数据治理与权限。
配置步骤（数据准备与切分）
# 1) 文档收集：Word/PDF/网页/工单，统一转 Markdown
# 2) 清洗：去页眉页脚、去重、修正乱码
# 3) 切分：按标题层级切，单块 300~800 字，带元数据（来源/版本/部门）
# 4) 入库：向量库 + 关键词索引双路关键参数与建议
- 数据来源：制度文档、操作手册、工单记录、FAQ，先清洗去重
- 切分与索引：按语义切分，保留标题与出处，便于引用
- 检索增强（RAG）：召回 + 重排 + 引用原文，减少幻觉
- 权限：按部门/角色过滤知识范围，敏感文档不入公共库
- 评估：准备问答测试集，测量准确率与引用正确率
容易踩的坑
- 直接把 PDF 原件塞进去，切分混乱检索不到
- 不去重，同一制度多个版本互相矛盾
- 无元数据，答案无法标注出处
验证与巡检
# 验证：随机抽 5 个问题，确认召回的原文片段准确- 巡检：文档版本清单、切分质量抽检
小结
AI 知识库的验收：用 30 个真实问题测试，答案有出处、可点击、无敏感信息泄露。达不到就继续调检索，别急着全员推广。
> 说明：文中命令为通用写法，不同型号/版本可能略有差异，落地前请对照设备实际版本的官方文档；带外管理与安全设备变更建议先在测试设备验证。