企业AI知识库为什么答不准不敢信图博数智inFab正式发布

企业AI知识库为什么答不准、不敢信？图博数智inFab正式发布

国内首家依托业务本体建模、支持本地化交付的产业级AI知识库平台——图博数智inFab正式发布。即日起，inFab开放试用申请。

一句话说清它做什么：把企业数据，变成AI真正懂的业务知识。

很多企业的AI知识库困境，不在"能不能问答"，而在更前面的三件事：资料散落各处，找不到；答案没有出处，不敢信；老员工的经验随人流失，带不走。inFab为这三件事而来。

inFab不是先有产品再找客户

顺序是反过来的。

在inFab之前，图博数智的FDE（Forward Deployed Engineer，前置部署工程师）团队一直驻扎在科研机构与制造企业的交付现场。现场反复出现的，是三类老问题。

**一是找不到。**同一份资料存了五个地方，同一个部件在图纸、工艺文件和ERP里叫三个名字。东西明明存在，就是检索不到。

**二是不敢信。**双栏论文、CAD图纸、嵌套大表格，通用AI识别错位漏抓；答案给不出出处。零容错的场景宁可不用。中国科学院物理研究所方面说得很直接："科研对准确性的要求几乎是零容错。AI如果给不出依据，宁可不用。"

**三是带不走。**老员工的调试经验、失效分析记录，存在脑子里和个人文件夹里。人一退休调岗，多年积累随之流失。

这些问题，图博数智已经在客户现场解过一遍：

在中国科学院物理研究所，科研文献的复杂解析、结构化提取与精准溯源跑通了完整闭环，单条资料的处理从数分钟缩短到数十秒；在南京大学，私有知识库支撑精准检索、辅助预测实验方向；在南通华为电力，AI与MES协同实现智能报价与透明生产；在昆山源和环保，历史项目经验被资产化，用来自动生成新方案。

inFab的底层能力——高精解析、坐标级溯源、数据精炼、企业级权限——正是从这些项目里反复验证后抽取出来的。图博数智把它们补全为一个完整的文件管理与企业AI知识库平台，支持本地化交付给更多企业。

答不准的病根：AI只会检索，不懂业务

多数AI知识库的做法，是把文档切碎、建索引、检索问答。文档一少这样做没有问题，文档一多、名词一杂，短板就露出来：同一事物在企业里有好几种叫法，跨系统的数据对不上号，AI只会检索原文片段，一做统计汇总就容易错漏。

inFab换了一条路：由图博数智的FDE团队深入客户业务调研，把企业的术语体系、实体关系、文件元数据建成一张业务知识网络——统一"一件事只有一种叫法"，串联散落在文档与各系统里的关联数据，并标注每份文件何时适用、对谁适用、是否还有效。AI基于这张网络回答问题，而不是在文档碎片里碰运气。

建模没有自助式捷径，每家企业的业务名词与规则都必须逐家定制——这也是图博数智保持80%成员为FDE的原因。Palantir为每家客户配备Forward Deployed Engineer，做的是同一件事。

不敢信的病根：答案没有出处

在这张知识网络之上，inFab的自研解析引擎实现95%以上的复杂文件精准解析。嵌套表格还原行列结构，长文档按章节切分，规避大模型处理长文本时的注意力失效。像CAD图纸这类市面工具普遍吃力的格式，inFab提供专门的图纸解析模式，尺寸标注、材料参数直接提取为结构化数据。

更关键的是溯源。每一次回答自带坐标级溯源锚点，一键跳转回图纸或表格的原始出处；机器提取的数据不直接入库，每条自带置信度评分，高分直接入库，低分转人工复核——不让猜测混进正式业务。

核心数据不出企业

inFab支持纯内网私有化部署，常规硬件也能高效运行大模型；权限从部门、文档一直做到字段级，全量审计日志保障合规。

老员工的隐性经验与散落资料，从此沉淀为企业自己的知识资产——人可以退休调岗，积累留在企业，新人直接站在前人的数据上继续工作。

不做又一座信息孤岛

inFab可对接MES、ERP、OA等核心系统，AI的产出直接进入业务流程；开放标准API，可接入WorkBuddy、Codex等常见AI工具；兼容主流Token平台，模型与算力升级时平滑切换——企业不必把自己绑死在某一代模型上。

开放试用申请

inFab现已开放试用申请。提交申请后，图博数智的FDE团队将与您逐项沟通业务场景，评估是否适合接入inFab。

企业AI知识库这件事，值得慢慢做对，不值得匆匆做错。

关于图博数智

图博数智是一家专注企业AI落地的技术公司，团队80%的成员为FDE（Forward Deployed Engineer），深入客户业务现场交付；自研GPU算力调度平台与产品底座，支撑私有化场景下大模型的高效运行。除inFab外，图博数智已在中国科学院物理研究所、南京大学、南通华为电力、昆山源和环保等科研机构与企业落地多个AI解决方案。

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