智能解析
将多源异构文件转换为更适合大模型处理的标准结构，识别文本、图片、表格与内容层级。
- 办公文档
- 图片与 OCR
- 音视频转写
26+支持的文件格式
3覆盖数字内容生态
4知识价值递进层级
RAG检索增强应用闭环
Core capabilities
从文件存储，走向知识理解与业务赋能。
文渊阁连接文档、图像与音视频内容，以解析、理解、加工、应用的完整链路，让分散信息成为可管理、可复用的企业资产。
切片与索引
按段落、标题层级或固定长度切片，可配置重叠长度、清洗规则及增量或全量索引更新。
- 差异化切片
- 向量化处理
- 可检索索引
AI 知识加工
通过模型深度加工原始内容，自动提炼摘要、关键词、标签、层级大纲与语义分段。
- 长文档摘要
- 智能打标
- 语义分段
RAG 智能应用
基于语义检索、标签过滤与证据引用，为用户提供准确、可追溯的企业知识问答体验。
- 段落级匹配
- 摘要预览
- 来源溯源
Knowledge workflow
四层处理闭环，完成文本价值觉醒。
每一层都建立在前一层的高质量输出之上，最终把海量原始内容转化为能被业务系统与大模型直接使用的知识资产。
解析 · Parse
打破格式与来源边界，统一接入文件、图像、音频和视频。
- 内容识别与提取
- 标准格式转换
- 多模态数据汇聚
理解 · Understand
建立标签和语义体系，让内容从“文件”成为可管理的知识单元。
- 知识分类体系
- 块级精准标注
- 企业语义对齐
加工与应用
提炼价值并构建检索增强应用，让知识进入真实业务链路。
- 摘要、标签、分段
- 语义检索与过滤
- RAG 问答与复用
Application scenarios
让知识沉淀，发生在每一个业务现场。
企业文档中心
统一处理制度、流程和业务资料，形成按权限可检索、可问答的组织知识入口。
研发知识库
将技术文档、项目资料与产品手册结构化，帮助研发与交付团队快速定位经验。
培训学习平台
把课程课件、录播视频、讲义沉淀为可查询的知识点和学习材料，降低培训成本。
会议与产品资料
从会议录音、PPT、纪要到产品手册，自动归档并建立关联知识。
Document ingestion
从原始资料到可问答知识，过程清晰可管理。
知识库管理员可以在知识库或知识处理平台上传资料。系统完成解析、切片、向量化与索引后，文档才会进入可检索、可问答的知识资产范围。
01上传文档将原始资料放入指定知识库或目录。
02解析内容识别格式并提取正文、表格、图片等内容。
03内容切片按段落、标题或固定长度生成知识块。
04向量化通过 Embedding 模型把知识块转换为向量。
05写入索引将向量和原文写入可检索的索引。
06开放使用状态变为可用，进入检索与智能问答。
待处理资料已上传，等待进入处理队列
处理中正在解析、切片或构建索引
可用可在知识检索和问答中使用
失败可查看原因并重新触发处理
可按资料类型调整处理策略：切片支持段落、标题层级和固定长度；可设置片段重叠、清洗规则，以及增量更新或全量重建索引。
Knowledge quality and use
用更好的检索链路，让回答有出处、可验证。
文渊阁不仅处理文件，也为知识库管理员提供检索模型配置，为普通用户提供检索和问答入口，形成从治理到应用的完整闭环。
为知识库配置合适的检索组合
不同模型分别服务于“找到内容、排序内容和生成回答”三个环节。管理员可根据业务资料与问答效果持续调整。
- 01Embedding 模型将文档内容转换为向量表示，为语义检索建立基础。
- 02Rerank 模型对初筛结果进行重排序，帮助更相关的片段优先进入回答上下文。
- 03LLM 模型基于检索到的知识内容生成自然语言回答，并建议通过检索测试持续验证效果。
让用户直接使用企业知识
知识中心同时提供关键词检索和智能问答：前者适合定位资料，后者适合以自然语言提出问题并获取带引用的回答。
- 01知识库检索返回相关文档片段、来源、相关性与摘要，支持按相关性排序并查看原文上下文。
- 02智能问答优先依据知识库内容生成回答，并标注引用来源，降低脱离企业资料作答的风险。
- 03开放到业务系统可为指定知识库生成 AppID、查询与资源地址，并通过 API Key 进行受控调用。
让每一份文档，都持续为组织创造价值。
预约文渊阁产品演示，了解企业知识工程的落地路径。