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Kodex

技术解决方案

RAG系统

我们将您公司的知识转化为可搜索的记忆：人工智能会查看您的文档、引用来源并加快决策速度，而无需根据您的数据训练公共模型。

看看它是如何工作的 预约咨询

它是什么以及为什么重要

从分散的文件夹到增加收入的答案

RAG（检索增强生成）不是“一个漂亮的聊天机器人”：它是在模型说话之前检索正确的知识片段。更少的错误，更少的浪费时间，更多的服务客户的能力。

  1. 01

    我们索引

    PDF、Word 文件、票据和 SQL 成为带有嵌入的块 — 准备进行语义搜索。

  2. 02

    我们检索

    当出现问题时，系统会从矢量存储中提取最相关的段落。

  3. 03

    他们用证据来回答

    该模型在引用来源的同时进行综合。这降低了法律风险并加快了结案速度。

不带 RAG

  • 人工智能发明或混合过时的政策
  • 专家重复相同的搜索
  • 入职缓慢且昂贵
  • L1 支持让高级员工饱和

使用 Kodex RAG

  • 答案以当前文档为基础
  • 每次互动中的可审核引用
  • 24/7 knowledge without linear headcount growth
  • 更多问题得到解决·更少升级

直播流

Del documento a la acción en sus sistemas

两条通道就像专业的工作流程：索引（文档 → 向量）和实时查询（问题 → 检索 → 引用的答案 → CRM/票务事件）。

Flujo RAG vertical: indexación y consulta en vivo hasta el evento en el sistema del cliente

01 · Indexación

  1. source

    Fuentes

    pdf · sql · tix

  2. ingest

    Embeddings

    chunk · encode

  3. vector db

    Índice semántico

    ann · top-k

02 · Consulta en vivo

  1. query

    Pregunta

    user · canal

  2. retrieve

    Recuperar

    top-k chunks

  3. generate

    Respuesta

    llm · citas

  4. client system

    Evento

    crm · ticket · erp

dato consulta
Indexación primero · luego consulta en vivo hasta el evento en CRM/ticket.

深度

选择您的公司内存级别

三深。从关键语料库开始，通过身份治理向多源发展。

  1. 01
    语料库 关键文档
  2. 02
    操作 支持 · 法律
  3. 03
    工业的 多源
  4. 04
    行动 RAG → 事件
  1. 索引文档语料库

    01

    Nivel 01

    语料库RAG

    事实来源之一——引用答案

    非常适合当今 SharePoint 或 PDF 中的手册、政策或产品知识。

    Qué incluye

    • 摄取和分块
    • 向量索引
    • 与引文聊天
    • 基本访问控制

    Ideal para · 现在在特定领域需要准确性的团队。

    Resultado · 对最伤害的知识产生更少的幻觉。

  2. 实时知识运营

    02

    Nivel 02

    运营 RAG

    支持、法律或运营指标

    我们连接多个存储库，测量感知的准确性，并缩短解决问题的平均时间。

    Qué incluye

    • 多集合
    • 基于角色的权限
    • 答案评价
    • 帮助台/CRM 集成

    Ideal para · 查询量较高的客户体验、法律和中台团队。

    Resultado · 更多案件在 L1 结案·更少的专家工作时间。

  3. RAG 连接到客户端系统

    03

    Nivel 03

    Recomendado

    工业 RAG + 行动

    检索 → 决定 → 在您的系统中执行

    答案不仅仅停留在聊天中：它会在 CRM、ERP 或工单中触发事件 - 当风险需要时使用 HITL。

    Qué incluye

    • 一切都在可操作的 RAG 中
    • 通往编排/MCP 的桥梁
    • 证据日志
    • 私有/本地部署

    Ideal para · 希望人工智能能够移动工作而不仅仅是文本的组织。

    Resultado · 能够加速收入并降低错误成本的知识。

您可以从一个语料库开始，稍后添加来源：许可和引文设计避免了重建基础。

启动 RAG 配置器 Ver flujo vectorial en vivo

矢量内存

RAG 在贵公司的运作方式

从客户文档到系统中的操作：每个步骤都是可见的。商业看到价值；工程看到嵌入、检索和证据。

语义记忆
向量
每个答案都有证据
引文
没有公开培训
私人的
RAG → 系统
行动

客户获得什么

RAG 并不是一种流行的成本：它是可出售的运营能力和可控的风险。

01

每项服务带来更多收入

支持和咨询为每个代理关闭更多案例：更少的搜索时间，更多的时间解决（和计费）。

02

降低错误成本

以当前政策为基础的答案可以减少返工、升级和法律风险。

03

无线性员工规模的规模

高级知识保持 24/7 可用 — 入职和 L1 不再依赖于“知道的人”。

04

站得住脚的决定

每个答案都有来源：可供 ISO、客户或董事会审核。

双读

相同的架构，两种语言。

  • Negocio

    人工智能使用我们的文档，而不是发明

    Ingeniería

    检索 top-k 块 → 提示接地 → 引用

  • Negocio

    我们在几秒钟内找到该段落

    Ingeniería

    向量索引上的嵌入 + ANN 搜索

  • Negocio

    只有合适的人才能看到

    Ingeniería

    检索时的 ACL/租户过滤器

  • Negocio

    答案会推动 CRM 或工单

    Ingeniería

    使用 HITL 进行工具调用/应答后事件

从浪费时间到可销售产能

插图：当搜索不再是手动时，工作量如何重新分配。

  • 传入查询 100%
  • 今天手动搜索 ~60%
  • 带接地 RAG ~22%
  • 升级为专家 ~12%
  • 错误/撤回 ~3%
与系统相关的操作知识
RAG 值以恢复和避免错误的分钟为单位进行测量，而不是演示。

Casos de uso

有证据的技术助理

01

技术助理

业务：更快的诊断。技术：AMM/IPC 检索和历史引用。

法律语料库的语义搜索

02

法律与合规

商业：合同风险较小。技术：带有权限过滤器的语义电子数据展示。

企业内存的运营支持

03

支持账单

商业：更多L1门票关闭。技术：RAG + 连接帮助台/CRM 的桥梁。

航空航天领域 法律部门

Relacionado

为什么索引真相可以保护边际

在法律或航空航天领域，“几乎正确”的答案并不是细微差别：而是风险。精心构建的 RAG 是诚实的基础设施。

商业

能力和信任

每人解决的问题更多，升级更少，并且品牌不会临时制定政策。

工程

载体+治理

嵌入、人工神经网络、重新排名和身份过滤器——包含每个答案的块的日志。

图解·知识回归

+28%

说明解析能力 vs 手动搜索+无接地聊天

知识DS
时间搜索 −55%

↓ 55 % 与没有 RAG 的聊天对比

案件在 L1 结案 +28 pts

↑ 28 pts 与没有 RAG 的聊天对比

感知真实性指数 (0–100)

说明性示例：当从纯粹的法学硕士转到拥有引文和经过审计的语料库的 RAG 时，信任度会上升。

对时间、风险和收入的影响

每个杠杆都缩短了从问题到有用行动的路径——对于操作来说只需几分钟，对于合法来说则是证据。

  1. 01 −70% search

    答复时间

    从几分钟的搜索到几秒钟找到正确的段落。

  2. 02 接地

    幻觉减少

    该模型仅与检索到的当前上下文进行对话。

  3. 03 证据

    可审核的引文

    每个答案都链接到来源——在客户或 ISO 面前可以辩护。

  4. 04 → 活动

    系统中的行动

    答案可以是开具票证、更新 CRM 或触发流程。

分钟内循环

18m → 3m

问题→有用答案和证据的说明性时间

  • 查找文档 8米 → 0.5米

    Antes

    Con Kodex

  • 验证货币 4米 → 0.8米

    Antes

    Con Kodex

  • 起草/回复 4米 → 1.2米

    Antes

    Con Kodex

  • 登录系统 2米 → 0.5米

    Antes

    Con Kodex

说明性的价值观。在项目中，我们测量您的基线（AHT、升级百分比、CSAT）和 RAG 后增量。

我们如何交付

方法论：通往真实人工智能之路

从事实来源到生产系统——为业务和工程提供清晰的可交付成果。

  1. 1–2 wk

    Fase 1

    知识咨询

    什么一定是真的

    我们识别当今消耗时间或造成风险的来源、所有者、权限和问题。

    • 语料库地图
    • 优先用例
    • 语料库/操作/工业范围
  2. 2–3 wk

    Fase 2

    数据审核

    无索引噪音

    我们清理和构建文档，这样检索就不会产生垃圾。

    • 分块规则
    • 质量差距
    • 更新政策
  3. By scope

    Fase 3

    RAG实施

    向量+标识+引文

    矢量架构、访问安全性和 UI/API，每个答案都有证据。

    • 生产指标
    • 质量评价
    • 渠道整合
  4. Ongoing

    Fase 4

    进化维护

    新文档，相同的准确性

    持续摄取、模型调整以及客户端系统中操作的桥梁。

    • 重新索引管道
    • 质量监控
    • 行动路线图

Ver metodología completa →

信任边界

主权、安全和证据

知识并不能用来训练公共模型。三个文件夹，一个 Kodex 标准。

  • 数据

    私人周边

    私有云或本地部署：您的文档由您掌控。

    没有公开培训

  • 使用权

    身份和 ACL

    按角色和租户过滤检索——没有人看到他们不应该看到的内容。

    最小特权

  • 证明

    引文和日志

    每个答案都会记录它使用了哪些块——可根据 ISO 和法律进行审核。

    证据追踪

常见问题解答 — 电路板和工程

公共模型是否根据我的数据进行训练？

不会。我们部署在私有云或本地。 RAG 查询您的索引；它不会将您的语料库交给公共培训。

它如何产生更多收入？

通过缩短搜索时间和升级，同一团队可以处理更多案件（支持、法律、运营），同时减少错误——无需线性人员数量即可销售能力。

你们提供什么延迟？

检索+生成的时间与良好的内部搜索相当，具有综合和引用。我们按数量优化人工神经网络和索引。

文档如何更新？

来自经过审核的存储库的摄取管道：添加、删除和版本重新索引，而无需重建产品。

Filtro de oro

您需要多少准确度？

选项 A·认知基础设施 (DFY)

适用于需要绝对准确性、可追溯性和工业级安全性的项目。

启动 RAG 配置器

选项B·数据准备（DIY）

首先使用转换和清理工具构建文件。

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将知识转化为竞争优势

Kodex RAG 不仅仅是“回答”：它检索您公司的真相，引用它，并且可以在您的系统中移动工作。

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