连接与治理
接通你的系统、政策与知识，让 AI 在你的规则之内工作，而不是绕过它们。
问题
知识被困在没人找得到的文件里
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知识被困在没人找得到的文件里
多年的文档、PPT 与邮件里装着关键的组织知识。可到了要用的那一刻，它既搜不到也调不出来。
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每个团队都在重造同一份信息
没有共享的知识层，团队就会重复调研、给出互相矛盾的答案，并基于过期信息做决定。
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不受治理的 AI 检索本身就是风险
现成的 AI 工具接上公司数据，却没有访问控制、没有审计追溯、也没有准确性把关——这就是一份合规责任。
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答案没有人负责
检索不受治理，就会给出语气笃定却错误的答案。既追不到来源，也没有办法纠正大家正在依赖的东西。
运作方式
从信号到成果——治理内置
自动化与辅助
让工作流上线：分流、起草、解决或升级，全程带完整上下文与审计追溯。
度量与改进
跟踪运营 KPI、质量与风险——再和你的团队一起调优剧本。
流程序列会适配你的工具、渠道与风险态势。
您的组织所知道的比它能找到的更多。
包含内容
和 Thinkia 一起推进，你会得到什么
覆盖数据、工作流与交接的受治理层——让团队安全交付，并以指标驱动规模化。
多源接入
可连接 SharePoint、Confluence、Google Drive、Notion、内部数据库与自建存储库。
带权限控制的检索
用户只能看到自己有权查看的信息——在查询时刻校验，而不是在接入时刻。
可追溯来源的回答
每一条 AI 回复都链接到源文档，并附置信度提示。
知识缺口识别
找出那些只能给出低置信度答案的提问，指出文档该在哪里更新。
审计与合规层
完整记录谁在何时问了什么，以及系统给出了什么。
对齐 EU AI Act
人工监督、可解释性与数据治理直接内建在架构里。
技术提供 Thinkia Synapse
成果
上线之后，什么会不一样
结果视知识库规模、文档质量与访问控制复杂度而定。
–80%
某职业体育俱乐部查找内部政策所耗的时间
Thinkia 真实案例，已匿名化处理——发表于白皮书《有记忆的企业》。
–70%
某全球基金平台在 20 万份 PDF 语料上的跨库检索时间
Thinkia 真实案例，已匿名化处理——发表于白皮书《有记忆的企业》。
90%+
相比不受治理工具给出的幻觉答案，可追溯来源的回复占比
仅供参考——在调研阶段确认，取决于起点。
合作方式
从第一份洞察到上线
评估
评估
第 1–2 周
梳理数据、工作流、政策边界与成功指标。
设计
设计
第 3–5 周
定义护栏、集成方式与运营模式。
构建
构建
第 6–9 周
完成集成，与你的团队一起测试，并同步做 QA 抽检。
规模化
规模化
第 10 周起
按业务板块分批推广，调优指标，加固运营。
时间线视范围与具体情况而定。
延伸阅读
Enterprise knowledge, search, and RAG
Ideas, trends, and tools to stay ahead
