1、面向精准合规的要求，从企业级知识库准确找到答案，帮助模型准确生成结果；

2、从搜索引擎中学习现有知识，帮助模型了解实时讯息。

通过大模型技术构建智能客服的交互大脑，无需配置对话流程，让智能客服自主实现对话流程控制、异常流程交互引导，并自动调用API，更好地完成多轮复杂业务。

十亿级数据规模、万级QPS检索、检索平均延迟毫秒级别高可用、可扩展。

痛点：复杂的图文混排文档，常常包含无明显边界的组合图形，且易重叠、错位，错误解析结果，将极大影响模型阅读理解的准确率。
能力优势：
① 结合OCR大模型技术，将复杂文档图片表格转换成可编辑的markdown文本，支持版面元素内容识别、分割（图、表、公式、标题、页眉和页
4脚等7种版面元素类型）
② 图文输出：构建图、文、表混排文档的高质量训练数据，优化prompt设计，提升汽车、零售、等说明书场景下的出图率， 生成图文并茂的答案。

结合模型推理能力和向量数据库的存储和检索能力， 让模型结合相关片段上下文理解， 有效解决“张冠李戴”等事实类问题。

· 采用表格序列化技术，将表格转写成信息量丰富的文本片段，可复用段落检索模型情况下，大幅提升表格检索准确率。

· 表格阅读理解层面，利用COT等技术，让模型一步步推导结果，提升模型对表格元素推理、比较的能力 ，同时提升对表格元素的检索准确率。

通过向量数据库支持标签检索，满足向量+条件过滤组合查询。
针对不同身份的用户，咨询同一问题， 根据用户输入信息及进线标签，准确判断用户意图标签，并基于文档适用范围给出对应答案。