智能表计外贸知识库

概览

源资料包括产品文件、认证资料、技术支持记录、产品图片和客户历史文件。

目标是建立可信的内部知识层，而不是把原始资料公开堆放。

问题

大型资料目录会累积重复文件、冲突版本和不明确的归属。

客户敏感资料必须与可安全用于公开写作或销售支持的内容分离。

方法

先盘点，再按产品、文件类型、市场、生命周期与敏感级别分类。

把去重、命名和权限视为检索之前的基础工作。

让回答保留来源线索，使不确定性保持可见。

AI 做了什么

AI 可辅助提出分类建议、识别重复候选、生成摘要并进行检索实验。

AI 不负责决定访问权限，也不能悄悄替代原始记录。

挑战

文件名和目录位置并不总能反映资料含义或新旧状态。

图片与扫描技术文件需要不同于普通文本的处理方式。

结果

知识库设计仍在进行中。约 9.7GB 是唯一公开的规模信息，这里不声明检索准确率。

经验

检索质量首先取决于资料治理、来源和权限，其次才是模型选择。

较小但经过核验的语料库，往往比庞大但无人治理的目录更有用。