03 · DIRTY-DATA ETL & AGENTIC RAG
工业级脏数据治理与 Agentic RAG
把散乱数据整理成可检索的企业知识库，替老员工挡掉大部分重复提问。
免费开源工具搭出的知识库之所以用不起来，是因为企业真实数据分散在复杂表格、扫描合同与老员工脑子里。我们专攻最难的脏数据清洗、语义分块、向量聚类与 Cross-Encoder 重排，并把知识检索直接嵌入业务流转。
Agentic RAGSemantic ChunkingCross-Encoder RerankpgvectorCitation TraceLocal LLM
WORKLOAD TRANSFORMATION // 改造前后人效对比
❌ 传统人工模式（加班内耗）
新人上手慢、售后与技术骨干每天被重复问题打断十几次，报价与参数翻半天找不到
⚡ 接入初见 Agent 后（1人=2人产出）
Agent 秒级调取最新参数、历史判例与处理SOP，句句附带原文页码与表格出处
目标效果：核心骨干日均减少 2.5 小时答疑打断 · 新人培训周期缩短 70%助力实现 6小时×4天 高效工作制
参考实施范围 (SCOPE)
核心业务部门 · 多源异构文档清洗入库 + 业务流程内嵌调用
参考交付周期 (TIMELINE)
约 2–4 周；具体以双方确认方案为准
Agent + Workflow 运行逻辑与架构链路
01多源脏数据清洗 (复杂合并单元格/PDF图表/历史工单)
02NLP 语义边界分块 + 向量密度动态聚类
03意图消歧改写 → 混合检索 → Cross-Encoder 精排
04强制原文引用溯源 + 证据不足诚实拒答护栏
1. 从哪些资料开始
经授权的产品技术手册、历史报价台账、售后维修记录、质检标准文档与高频业务问题集。
2. 具体交付什么
- 专属脏数据 ETL 清洗管线与高抗噪向量知识库
- 支持多轮追问、原文高亮溯源与权限隔离的智能检索 Agent
- 百题级真实业务黄金评测集（Golden Dataset）与持续增量更新机制
3. 如何量化验收
以双方确认的一线刁钻业务问题集进行定量评测，考核 Top-3 召回准确率与原文引用真实度；专项测试超纲问题拒答率（杜绝大模型幻觉胡编）与跨角色越权拦截。
FDE 前线工程师对接 · 支持本地私有化部署与远程容器化交付
初见智能注册于江苏南通海安，面向上海、浙江、南京、苏锡常等长三角周边区域提供工程师上门调研与内网私有化部署（数据不出企业内网）；条件允许亦支持全国及跨国远程敏捷开发与 Docker 镜像一键部署。报价前将明确约定数据量、接口边界、交付环境与验收样本，透明可控。