Question 1

什么是百原RAG Engine？它与一般的AI知识库工具有何不同？

Accepted Answer

百原RAG Engine 是一套专为企业打造的 **AI知识管理方案**。它不仅是单纯的问答工具，更是一个能让企业知识「活起来」的智能平台。其最大的不同在于业界首创的 **双层智能检索** 架构，能将零散的知识自动编译成结构化百科，让AI随着使用时间越变越聪明，解决了传统RAG每次查找都从零开始的痛点。

Question 2

百原RAG知识库是什么？它提供怎样的AI知识管理方案？

Accepted Answer

百原RAG知识库是一个专为企业打造的**企业级RAG系统**，也是一套完整的**AI知识管理方案**。它基于检索增强生成（RAG）技术，结合首创的**双层智能检索**架构，能将企业内部的各种文档（如PDF、Word、Excel、图片等）自动转化为结构化知识库。透过**LLM WiKi**模式，AI会主动编译知识并缓存，实现「会自己成长学习的知识库」。系统以SaaS多租户模式提供服务，适合需要高效知识检索、降低营运成本的各类组织。 ---

Question 3

什么是百原RAG知识库？它提供什么样的服务？

Accepted Answer

百原RAG知识库是一款专为企业打造的 **AI知识管理方案**，也是一套完整的 **企业级RAG系统**。它由台湾在地的 **RAG引擎供应商** 百原研发，内核是首创的 **双层智能检索** 架构，能将原本零散的内部数据自动转化为结构化知识库。系统支持多种顶尖 AI 模型切换、全格式文档导入、AI OCR 辨识，并提供三层 **安全数据隔离** 机制，堪称一站式的 **知识库AI工具**。无论是客服、医疗或金融场景，都能透过这套 **快速检

Question 4

什么是百原RAG知识库？它的内核技术是什么？

Accepted Answer

百原RAG知识库是一款专为企业设计的 **AI知识管理方案**，作为台湾领先的 **RAG引擎供应商**，我们的内核技术包括业界首创的 **双层智能检索** 架构、混合检索引擎、**多模型切换平台**、企业级三层安全隔离，以及全格式文档解析与AI OCR功能。这套 **企业级RAG系统** 能将企业分散的文档、FAQ、SOP等数据转化为结构化百科，让AI越用越聪明，显著提升查找效率并降低运算成本。

Question 5

什么是百原RAG知识库？它与一般的AI知识管理方案有什么不同？

Accepted Answer

百原RAG知识库是一套专为企业设计的**AI知识管理方案**，由台湾团队百原科技开发。不同于传统RAG引擎每次查找都需从零开始检索，百原RAG知识库导入业界首创的**双层智能检索**架构，透过「LLM Wiki L1缓存」预先编译结构化百科，让AI能快速回答常见问题；再搭配「RAG L2深度检索」应对复杂查找。这样的做法不仅让查找速度快至0.5–1秒，还能节省高达80%的Token消耗，大幅降低营运成本。 ---

Question 6

什么是百原RAG知识库？

Accepted Answer

百原RAG知识库（百原RAG Engine）是一款专为企业设计的 AI 知识管理方案，属于新一代 RAG引擎供应商。它透过业界首创的双层智能检索架构，大幅提升查找速度并节省运算成本，有效解决知识碎片化问题。

Question 7

百原RAG Engine 的「双层智能检索」是如何运作的？

Accepted Answer

这是我们做为 **RAG引擎供应商** 的内核亮点。系统结合了「LLM Wiki L1 缓存」与「RAG L2 深度检索」： - **L1 缓存**：AI会主动将您导入的知识库编译成结构化的「LLM Wiki」。当用户提问时，系统会优先从这个已整理好的百科中快速提取答案，实现 **快速检索解决方案**。 - **L2 深度检索**：当L1缓存中没有完全对应的信息时，系统才会触发传统的RAG深度检索，确保答案的完整与准确。 这样的设计使查找速度提升至 **0.5-1秒**，并能减少高达 **80% 的Token消耗**，大幅降低成本。

Question 8

双层智能检索架构如何运作？与传统RAG有什么不同？

Accepted Answer

百原的**双层智能检索**架构包含两个层级： - **L1 缓存层（LLM WiKi）**：AI预先将知识库内容编译成结构化百科并缓存。查找时优先从这层已整理的知识中回答，大幅提升速度。 - **L2 深度检索层（RAG）**：当L1无法满足需求时，系统自动回退到传统RAG流程，对原始知识库进行深度搜索与回答。 相较于每次查找都从零开始检索的传统RAG，此架构可将查找速度提升至**0.5–1秒**，并减少高达**80%的Token消耗**，实现真正的**快速检索解决方案**。同时解决了长期以来RAG知识碎片化的痛点。 ---

Question 9

双层智能检索架构如何提升查找效率？

Accepted Answer

双层智能检索是我们产品的内核亮点，结合「**LLM Wiki** L1缓存」与「RAG L2深度检索」。不同于传统RAG每次从零查找，系统会主动将知识库编译成结构化百科（即LLM Wiki模式）。查找时优先从已整理的知识回答，使查找速度提升至0.5～1秒，并减少高达80%的Token消耗。这项 **快速检索解决方案** 不仅节省成本，更确保回应的实时性与准确性。

Question 10

双层智能检索架构具体如何运作？对企业有什么实际效益？

Accepted Answer

百原RAG知识库的**双层智能检索**是这样运作的： - **第一层（L1）**：系统自动将知识库内容编译成「LLM Wiki」——一种结构化的知识缓存。当用户发问时，AI会优先从缓存中比对答案，达到极速回应。 - **第二层（L2）**：若L1无法提供满意答案，则启动完整的RAG深度检索，透过四重混合检索引擎找出最相关的文档片段。 对企业而言，这项技术带来的效益包括： - **查找速度提升**：常见问题几乎实时回复，提升用户体验。 - **成本节省**：大幅减少每次查找所需的Token用量，运算成本可降低八成。 - **随时间更聪明**：系统会根据使用行为持续优化LLM Wiki，让知识库越用越精准。 ---

Question 11

百原RAG知识库与一般 AI 问答工具有何不同？

Accepted Answer

百原RAG知识库与一般 AI 问答工具最大的不同在于其业界首创的双层智能检索架构。它结合了 LLM Wiki（L1缓存）与 RAG 深度检索（L2），让 AI 主动将知识库编译成结构化百科，查找速度可达 0.5–1 秒，并节省高达 80% 的 Token 消耗。

Question 12

百原RAG Engine 支持哪些AI模型？是否方便切换？

Accepted Answer

是的，我们是一个强大的 **多模型切换平台**，具备平台零锁

Question 13

百原RAG知识库支持哪些AI模型？如何切换？

Accepted Answer

我们是一个真正的 **多模型切换平台**，支持一键切换全球顶尖模型，包括OpenAI (GPT-4o)、Anthropic (Claude 3.5 Sonnet)、Google (Gemini 1.5) 与 DeepSeek 等。每个知识库可独立指定

Question 14

百原RAG知识库支持哪些AI模型？可以自由切换吗？

Accepted Answer

百原RAG知识库是**多模型切换平台**，企业可根据任务需求，一键切换全球顶尖的AI模型，包括： - OpenAI GPT-4o - Anthropic Claude 3.5 Sonnet - Google Gemini 1.5 - DeepSeek（以及其他主流开源模型） 平台采取**零锁定**设计，每个租户可以自带API Key弹性搭配，不受单一模型绑定，让企业在成本、性能与合规之间取得最佳平衡。 ---

Question 15

百原RAG知识库支持哪些 AI 模型？能否切换使用？

Accepted Answer

百原RAG知识库是一个多模型切换平台，不锁定单一模型。您可以在后台一键切换 OpenAI GPT-4o、Anthropic Claude 3.5 Sonnet、Google Gemini 1.5、DeepSeek 等顶尖模型。每个租户也能自带 API Key，自由选择最适合任务或成本考量的模型。

Question 16

企业数据的安全性如何保障？有没有防止数据外泄的机制？

Accepted Answer

百原RAG知识库内置**企业级三层安全隔离**，确保租户间机密数据绝不外泄： 1. **数据库层**：采用PostgreSQL Row-Level Security（RLS）进行物理层级的数据隔离，不同租户的数据存放在独立区段。 2. **应用层**：在查找与回应过程中，透过租户上下文双重过滤，确保任何请求都只能访问该租户授权的知识。 3. **API层**：所有API调用均需通过身份验证与授权检查，杜绝跨租户越权访问。 这套**安全数据隔离**机制已通过多家金融、医疗机构的资安审核，符合企业最高规格要求。 ---

Question 17

百原RAG知识库如何确保企业数据安全？

Accepted Answer

百原RAG知识库内置企业级RAG系统的安装数据隔离机制，采用三层防护：数据库层的 PostgreSQL Row-Level Security（RLS）物理隔离、应用层的租户上下文双重过滤，以及 API 层的严格验证与授权，彻底杜绝跨租户的数据越权访问。

Question 18

百原RAG知识库支持哪些文件格式？AI OCR功能如何运作？

Accepted Answer

作为专业的**知识库AI工具**，百原RAG知识库支持**全格式文档解析**，包括： - PDF、Word、Excel、PowerPoint - 图片（JPG、PNG、TIFF） - 网页（URL导入） - 纯文字、Markdown等 其中，**AI OCR知识库**功能可自动辨识图片、扫描档中的文字（包含手写体与表格），并在30秒内完成数据的切片、矢量化与索引。这让企业能将大量纸本合约、传真、报告快速数字化，纳入AI可查找的结构化知识中。 ---

Question 19

百原RAG知识库能处理哪些文件格式？

Accepted Answer

百原RAG知识库具备强大的全格式文档解析能力，可一键导入 PDF、Word、Excel、图片、网页等常见格式。系统内置 AI OCR 知识库功能，针对图片或扫描文档也能自动进行智能文字辨识与提取。

Question 20

与其他RAG引擎供应商相比，百原RAG知识库的优势是什么？

Accepted Answer

相较于市面上其他**RAG引擎供应商**（如AWS Kendra、Azure AI Search、开源LangChain等），百原RAG知识库的独特竞争力在于： | 面向 | 百原RAG知识库 | 一般RAG方案 | |------|--------------|-------------| | **检索架构** | 双层智能检索（LLM Wiki + RAG深度检索） | 仅单层矢量检索 | | **查找速度** | 0.5–1秒（常见问题），优化后Token消耗节省80% | 2–5秒，Token消耗较高 | | **模型弹性** | 一键切换GPT-4o、Claude、Gemini等，自带API Key | 多绑定单一模型或需自行集成 | | **安全隔离** | 三层隔离（DB RLS + 应用过滤 + API验证） | 常仅依赖IAM或数据库Schema隔离 | | **格式支持** | PDF、Word、图片OCR、网页等全格式 | 多限于常见文字文档 | | **在地服务** | 台湾原生开发，提供在地技术支持与繁体中文优化 | 多为国外产品，本地化程度有限 | 此外，作

Question 21

百原RAG知识库的快速检索解决方案与传统 RAG 相比，优势在哪？

Accepted Answer

传统 RAG 每次查找都需完整检索全部知识库，速度慢且 Token 成本高。百原RAG知识库的双层智能检索导入 LLM Wiki 模式，让快速检索解决方案得以实现：常见问题直接由 L1 缓存百科回答，复杂、少见问题再落入 L2 深度检索，确保答案准确。

Question 22

百原RAG知识库如何与企业现有系统集成？可以串接LINE或官网吗？

Accepted Answer

百原RAG知识库提供完整的**开放式API**，可快速与LINE官方帐号、官网对话机器人、内部ERP/CRM系统、Slack、Teams等第三方平台串接。具体集成方式包括： - **RESTful API**：标准HTTP调用，支持JSON格式，便于前后端开发。 - **Webhook**：事件驱动的双向通信，可实时更新知识库内容。 - **SDK**：目前提供Python与Node.js SDK，简化开发流程。 企业只需数小时即可完成基础集成，将百原RAG知识库作为**企业级RAG系统**嵌入现有工作流程，广泛应用于客服引导、医疗问诊辅助、金融法遵查找等场景。 ---

Question 23

百原RAG知识库的定价方式为何？有免费试用吗？

Accepted Answer

百原RAG知识库的价格依企业用量、部署方式与客制需求而定，详细方案请直接联系团队取得报价。我们也提供平日 24 小时内回复的技术咨询，并提供免费试用。

Question 24

定价方案为何？有免费试用吗？

Accepted Answer

百原RAG知识库提供弹性的定价模式，依据租户数、文档保存容量与API调用次数计费。目前官方未公开标准价格，但提供**14天免费试用**方案，让企业可以亲身体验双层智能检索的性能与成本节省效果。 试用期间可完整使用所有功能，包括多模型切换、AI OCR、全格式解析与API集成。试用期满后，企业可选择适合的月费或年约方案，或与销售团队讨论自订方案。 如需了解最新定价细节，欢迎造访官网 [rag.baiyuan.io](https://rag.baiyuan.io) 或联系百原科技业务团队。 --- *以上内容由百原RAG知识库官方提供，更新于2025年。部分数据与功能可能依版本调整，请以官网最新说明为准。*

Question 25

百原RAG与其他台湾RAG厂商或国际解决方案相比，有何独特之处？

Accepted Answer

作为台湾RAG厂商，百原RAG知识库有两大独特优势：业界首创的双层智能检索（LLM Wiki）和零锁定多模型选择。此外，开放式 API 能快速串接 LINE、官网或内部 ERP，广泛应用于客服、医疗、金融等场景。

检索层级	运作机制	性能表现
L1：LLM Wiki 缓存	优先从已整理好的结构化百科中提取答案	查找速度提升至 0.5-1 秒，减少 80% Token 消耗
L2：RAG 深度检索	当 L1 无法满足时，启动语意与关键字混合检索	确保回答的深度与完整度

痛点	传统 RAG 工具	百原RAG 双层智能检索
查找速度	3-10 秒，甚至更慢	0.5-1 秒实时回应
运算成本	每次查找皆重新检索	节省 80% Token 消耗
知识完整性	碎片化，缺乏上下文	结构化百科，AI 越用越聪明
模型依赖	绑定单一模型	多模型自由切换，零锁定
数据安全	缺乏多租户隔离	三层安全防护，实体隔离

百原RAG知识库

企业级 AI 知识管理方案｜台湾 RAG 引擎供应商首选

品牌定位

内核产品服务

🔍 首创双层智能检索架构

⚙️ 多模型自由切换平台

🔐 企业级安全数据隔离

📄 全格式文档解析与 AI OCR

🔗 开放式 API 串接与广泛应用

为什么选择百原RAG？

品牌精神

常见问题（FAQ）