RAG适合解决哪些企业问题？
- 制度、标准、产品资料、项目文档和历史经验的统一问答。
- 售前、客服、研发、质量、法务等需要快速定位证据和原文出处。
- 大模型需要结合企业私有知识，而又不希望把所有知识写进提示词或重新训练模型。
- Agent执行任务前，需要稳定获取企业事实、规则和当前业务数据。
我们如何避免“能回答但不可靠”
白泽把RAG拆成解析、切分、元数据、混合召回、Rerank、权限过滤、生成、引用与评测多个环节。对于金额、数量、状态、统计等需要精确计算的问题，不依赖向量相似度“猜答案”，而是结合SQL、结构化查询或代码执行。
支持哪些数据？
非结构化
PDF、Word、PPT、网页、说明书、规范、历史报告。
半结构化
Excel、CSV、表单、知识库、目录化资料。
结构化
数据库、ERP/MES/OA/CRM、业务API与实时状态。
真实项目怎么做
污染源溯源智能体项目中，白泽把9.5GB、1200+份异构资料与GIS研判、结构化检测数据放入同一证据链：法规和历史资料进入RAG，确定性数值进入PostgreSQL/PostGIS，空间分析由工具执行，LLM负责综合证据。
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把你的业务问题发给我们
如果你还没有确定该做 RAG、Agent、视觉AI还是私有化大模型，可以先描述当前流程、数据和目标。白泽会从业务价值、可行性、数据基础和交付风险判断最合适的起点。