# Flux Knowledge

> 来源: https://yuanflux.com/products/flux-knowledge

企业知识 → 可检索、可调用的答案引擎

## 核心能力
- 多源知识接入：文档、网页、数据库、API、对话记录
- 语义分块 + 混合检索（向量 + 关键词 + 图谱）
- 答案引用溯源，支持逐段定位原文
- 权限感知检索，按角色/部门隔离知识可见性
- 自动化知识更新：增量同步、过期预警、冲突检测

## 适用场景
- 客服/销售/运营的实时问答助手
- 新员工入职自助查询制度、流程、产品知识
- 专家经验沉淀：把大脑里的『隐性知识』变成可检索资产
- 合规/法务/财务的制度条款快速定位

## 对接系统
- 飞书文档 / Notion / Confluence / SharePoint
- MySQL / PostgreSQL / MongoDB 结构化数据
- Slack / 钉钉 / 企业微信历史消息
- 自建 API / GraphQL 端点

## 量化指标
- **答案准确率**: ≥ 90%（在企业内部测试集上，Top-1 准确率）
- **检索延迟**: < 500ms（P99，含向量检索 + 重排序 + LLM 生成）
- **知识更新延迟**: < 5min（增量同步触发后，新内容可被检索）

## 常见问题
**Q: 和普通 RAG 有什么区别？**

A: 我们在分块策略、混合检索权重、重排序模型、权限过滤、更新机制上做了大量工程化优化，并内置了评测与回放体系。

**Q: 需要 GPU 服务器吗？**

A: 嵌入模型可跑在 CPU 上（如 BGE-small），重排序模型建议 GPU。也提供全托管云端 API。

**Q: 怎么处理知识冲突？**

A: 基于文档版本、来源权威性、更新时间多维度打分，冲突时呈现多个候选答案供人工裁决。

**Q: 支持表格/图片里的知识吗？**

A: 支持。结合 Flux Extract 先结构化，再入库检索。

# Flux Knowledge · 产品详情

Flux Knowledge 不是简单的「文档上传 → 向量化 → 问答」。它解决的是工程化落地时的所有坑：分块怎么切、权重怎么调、权限怎么隔离、更新怎么增量、冲突怎么裁决、效果怎么评测。

## 为什么要做这个产品？

企业里最值钱的知识，往往不在文档里，而在人的大脑里、聊天记录里、历史工单里、甚至邮件附件里。传统知识库失败的原因通常是：**建得太难、更新太慢、搜不准、没人信**。

Flux Knowledge 的设计目标是：**让知识「活」起来，而不是「存」起来**。

## 核心架构

```
多源接入 → 智能分块 → 向量化/关键词索引/图谱抽取 → 混合检索 → 重排序 → 权限过滤 → LLM 生成(引用溯源)
```

关键工程化决策：
- **分块策略**：标题感知 + 语义边界 + 固定窗口兜底，保证上下文完整
- **混合检索**：向量(语义) + BM25(关键词) + 图谱(实体关系) 三路召回，RRF 融合
- **重排序**：Cross-Encoder + 业务规则加权（新文档优先、权威来源优先）
- **权限模型**：文档级/段落级 ACL，检索时下推过滤，零泄露
- **增量更新**：文档指纹去重、变更检测、受影响分块精准重建

## 评测体系（内置）

| 维度 | 指标 | 目标 |
|------|------|------|
| 检索 | Recall@10 / NDCG@10 | ≥ 0.85 / ≥ 0.75 |
| 生成 | 答案准确率 / 幻觉率 | ≥ 90% / ≤ 5% |
| 溯源 | 引用覆盖率 / 定位精度 | 100% / 段落级 |
| 更新 | 新知识可检索延迟 | < 5min |

## 典型交付形态

| 交付物 | 说明 |
|--------|------|
| 问答 API | 流式/非流式，含引用片段、置信度、来源链接 |
| 嵌入式 Widget | 网页/飞书/企微侧边栏，单行代码集成 |
| 管理后台 | 知识导入、质检、冲突处理、效果看板 |
| 评测回放 | 历史问答集自动回测，Prompt/检索参数版本对比 |

## 什么情况下不适用

- **知识极度碎片化、无任何文档沉淀**：需先梳理业务 SOP，再谈知识库
- **强实时交易场景（如库存查询、订单状态）**：应直连业务数据库，而非走 RAG
- **单一语言、单一部门、文档少于 100 份**：用现成 SaaS（Notion/飞书 Wiki）更划算

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