在众多AI应用场景中，AI知识库因与业务流程结合紧密、覆盖场景广、价值验证快，成为企业优先建设的智能底座。然而，许多企业发现知识库“建起来了”，却“用不起来”；看似“能回答”，实则“靠不住”。——“找不全、答不准、用不起来”，是目前制约AI知识库发挥其应有价值的主要障碍。

南天慧府 AI 应用开发平台作为企业敏捷 AI 应用底座，深度融合提示词工程、RAG 知识库、Agent 智能体、AI Workflow 工作流编排、MCP服务及模型管理等核心技术能力，助力企业根据实际业务需求灵活配置功能模块，在多样化的应用场景中高效构建并部署定制化 AI 解决方案。

平台针对以上三大挑战，提供从知识接入、处理、应用到持续运营的全链路支撑，帮助企业构建可信赖、可持续、真正好用的AI知识库。

一、找不全？——不是知识少，而是技术受限

与C端知识不同，企业知识具有体量大、格式多样、内容复杂等特点。以某商业银行为例，其知识库文件超几万份，存在着大量扫描件、嵌套多层的表格、流程图、审批单。这些非结构化内容，承载着真实的业务逻辑。而目前大多数AI知识库采用的通用RAG架构多基于标准文本设计，缺乏对这些复杂文档的深度处理能力，容易因解析不完整导致内容断裂、结构失真，进而引发知识召回不全、信息缺失、幻觉等问题。

南天慧府AI应用开发平台，从技术侧重构RAG全流程，覆盖知识接入、解析、存储、检索、召回与排序等关键环节，打通知识处理的“最后一公里”。

南天慧府自研的多模态文档解析技术，深度融合布局检测、公式识别、表格提取、OCR等能力，无论是合同扫描件中的信息提取，还是工业领域会签表中复杂表格与多栏布局，都能高保真还原。

自研的markdown层级切分算法可依据标题、段落、列表等层级信息对文档进行分块，在保留原文逻辑的同时避免信息冗余。

实现关键词、语义与知识图谱三重数据源混合检索，提升多源异构内容的匹配准确率，真正实现“召得全、查得准”。

二、答不准？—— 不是模型弱，而是不懂行

知识“找得全”，却仍“答非所问”——这是许多企业知识库的尴尬时刻。如某证券企业的投资业务中，员工问“提供企业的相关案例”，本意是查询企业相关的“诉讼判例”，而模型生成的答案的却是项目案例。这类问题表面是召回偏差，实则是模型未能理解真实业务语境。企业有大量口语表达、业务别名、行业缩写，若无语义对齐，AI极易混淆通用语义与业务专有名词。

南天慧府AI应用开发平台，从业务侧帮助企业通过构建企业专属语义，让AI无需微调模型，也能理解真实业务语境。平台提供：

同义词映射：将企业口语化表达自动关联至标准术语，提升问题理解准确率；

专业术语库：补充企业业务的相关专业术语，避免通用模型误读。

知识批注：支持将专家经验沉淀，为关键文档补充上下文说明，帮助AI理解内容背后的业务逻辑。

自研问题优化与问题分解算法：可结合上下文等信息对query进行改写及分解，精准识别用户意图并扩展召回。再引入深度重排序模型（rerank）精准匹配上下文与业务专属语义，真正实现“懂业务、会思考”的智能问答。

三、用不起来？——不是不想用，而是难持续

知识“召得全、答得准”，却仍“用不起来”。传统方式下，知识迁移需人工打标、格式转换，加之复杂的管理与操作让企业员工望而却步；此外，知识运营高度依赖人工维护，这不仅使用户反馈难以收集，也导致内容更新无法形成闭环。构建慢、使用繁、运营难，最终使企业AI知识库沦为“一次性工程”，不能发挥知识库的长期价值。

南天慧府AI应用开发平台，从用户侧优化知识体验，打造“接入—使用—反馈—更新”可持续的运营体系，让知识在使用中持续进化：

接入更快：支持多种文档格式批量上传，同时AI可自动识别内容类型，完成智能打标与分类，并自动匹配解析策略，大幅降低建设知识库门槛；

使用更顺：知识库可一键挂载至智能体，支持三种知识检索范围灵活适配场景，使AI生成内容更可控，同时溯源路径清晰，确保结果可信；

反馈更实：用户可通过点赞点踩实时反馈知识质量，运营人员可查看用户会话上下文并支持查看Prompt日志，便于开展Badcase分析。

更新更敏：平台可识别高频问题，优质会话可一键添加为标准知识，无需人工手动添加与维护，实现知识的动态更新。

南天慧府AI应用开发平台不仅能提供全面的企业级知识智能化管理和应用，还可打造基于知识库的特色AI大模型场景方案，依托"技术-场景-运营"的三位一体的协同创新机制，持续拓展企业知识资产、业务系统与AI能力的融合边界，推动企业AI知识库实现从“能用”到“好用”的关键跃迁。

南天慧府人工智能系列产品将持续迭代，夯实企业智能底座，让AI不止于可见，更成于可用，为企业在智能化转型的道路注入源源不断的动力。