PIPELINEAI知识库项目分4步进行：从“确定来源”到“上线”，总计6至10周。每一步都以明确的批准结束，然后才开始下一步。
01 — 流程
详细步骤
确定来源
哪些存储要纳入，哪些保持在外。通常少即是多。
明确权限
沿用您系统中的权限概念，而不是重新发明。
索引和测试
我们用实际业务中的真实问题进行测试，并衡量是否找到了正确的文档。
上线
从一个部门开始，之后扩展。评估结果会显示哪里缺少文档。
02 — 配合要求
我们需要您提供的内容
- 一位有决策权的联系人 — 而不仅仅是转达信息的人。
- 相关系统的访问权限,需要及时提供，而不是在上线当天才给。
- 来自日常业务的真实案例 — 越不规范，对测试就越有价值。
- 2至4小时用于沟通协调，分散在整个项目周期内。
- 对“什么是成功”这个问题的明确答案。没有这个答案，后期就无法评估效果。
03 — 范围
包含的内容
- 整合您的存储：文件服务器、SharePoint、Google Drive、Confluence、邮件归档
- 带来源标注的答案，可跳转至原始文档
- 权限概念——谁能看到什么，对搜索同样适用
- 识别过时文档，避免提供已失效的答案
- 分析提出了哪些问题，以及哪里缺少文档
- 可选择在欧盟云端运行或在您自己的基础设施上运行
04 — 问题
常见问题
什么是 RAG?
这个缩写代表检索增强生成（retrieval-augmented generation)。系统不是让语言模型凭记忆回答，而是先在您的文档中搜索，只将找到的内容用于回答。这就是答案附带来源的原因。
文档量大的情况下配置需要多长时间？
这取决于文档状态而非数量：结构良好、重复较少的文档库几周内即可投入使用，而长期积累、存在大量旧版本的文档库需要先进行清理。
我们的文档很混乱。这样也可以吗？
在一定程度上可以——系统能够处理不同的格式和结构。但它无法解决矛盾信息。如果同时存在三个版本的价目表，必须事先明确哪个有效。
我们可以分步扩展到其他部门吗？
可以，这是常规做法。从一个部门开始，从其问题和结果中学习，然后再接入下一个——而不是一次性全部开放。
那所有人都能看到一切内容吗？
不会。系统会沿用您现有系统的权限设置。今天无权打开某个文件夹的人，也不会从中获得答案。
如果文档库中包含多种语言怎么办？
没问题——搜索能够独立理解不同语言的问题和文档，即使提问和来源使用不同语言也能找到正确答案。
必须在云端运行吗？
不必。对于敏感领域，我们部署完全在您自有硬件上运行的模型。这会增加配置成本并略微影响回答质量，但任何文档都不会离开您的企业。
05 — 决策
如何继续推进
最经济的下一步是对话，而不是报价。通常二十分钟就足以明确一个项目是否有意义、大致预算范围，以及我们是否适合您。
如果不合适，我们会直接说明。一个诚实的“不”比一个进行三个月后中止的项目成本更低 — 对双方都是如此。
下一步
让我们简短讨论一下这对您是否划算。
二十分钟的对话通常就足以弄清一个项目是否有意义。如果没有，我们会直说——这对双方来说都比一份无人需要的报价更便宜。