通过AI模型实现海量知识的自动分类、分级与按需聚合，同时结合语义搜索与知识提炼，实现对专业知识的分类管理与便捷查询。

基于检索增强生成（RAG）实现针对企业特定知识/文档库的AI问答，同时系统推荐与用户问题相关的知识原文，实现人机交互式的知识问答与溯源。

基于知识分类、员工画像、流程嵌入等，实现知识的精准推送与风险预警，让“正确的知识，在正确的时间，推送给正确的人”。

通过内容自动生成、知识图谱自动构建、知识符合性审核、内容优化与去冗等，实现知识的自动构建与智能化处理，提升知识积累的效率与质量。

以知识自动化分类管理与智能化便捷查询为核心，包括知识分类、分级、搜索与提炼。

以跳月特有的“AI数据分类聚合”模块功能为基础，通过“DT+AI”的深度融合与技术耦合，实现企业异构知识（含结构化、非结构化知识）的全过程自动化分类聚合，包括按照产品分解结构、业务类型、管理要素等不同维度，以及数以千计分类标准的知识自动分类，并基于知识分类实现多维度的知识聚合与便捷应用。

基于安全风险、事故准则等知识分级标准，AI自动分析并进行知识分级判断，实现知识的分级管理。

基于“关键词+语义”的知识搜索，其中语义搜索是在关键词基础上升级为更接近人类理解方式的搜索方式，确保因表达方式不同无法搜出想要的知识。

针对长文本的知识，AI自动提炼生成摘要与核心内容要点，让用户对知识内容“一目了然”。

以人机交互式的知识问答与溯源为核心，包括RAG知识智能问答、相关知识原文推荐。

采用大语言模型RAG技术，实现标准规范、程序制度、专业知识、作业指导手册等企业特定知识的随问随答。

系统同时推荐与问题最直接相关的技术标准、程序制度等原文，实现知识溯源，提升知识问答的严谨性与可追溯性。

实现从“人找知识”到“知识找人”的质变提升，包括个人关注或需求知识的精准推送、重大或高频风险提醒与预警。

以知识分类聚合为基础，结合员工画像（如所属专业、岗位职责等），实现员工个人关注或需求知识的精准推送（可推送到个人知识面板或门户消息提醒），让正确的知识传递给正确人。

在安全、质量、技术、合规性管理等领域，结合知识分类、员工画像、流程嵌入等，实现重大风险自动预警、高频质量事件自动提醒等。

以提升企业知识积累效率与质量为核心，包括企业知识辅助生成、知识图谱自动构建、知识符合性审核、内容优化与去冗、多语言支持。

基于大模型的内容生成能力，按照用户需求、提示性输入，结合企业相关参考知识，辅助生成经验反馈、事件报告等专业知识，提升知识积累效率。

支持企业特定领域的知识图谱自动构建，包括基于AI模型的自动化知识抽取、融合、推理与加工，将企业分散的知识点连接形成知识网络。

AI辅助完成知识的符合性、实质性审核，包括语法、专业术语、技术一致性与符合性等审核，提升企业知识质量。

基于相似度与一致性分析等，自动检测重复或过时知识，优化知识库质量。

通过AI大模型提供多语言服务，确保多语言知识高效利用、跨国团队顺畅沟通。

如何确保专业级知识AI输出的准确性、严谨性、可追溯性，同时消除“模型幻觉”以避免模型“一本正经的胡说八道”，是“AI+知识管理”实现企业落地应用的首要挑战。

严格管理个人权限与数据隐私，确保AI平台可根据用户权限进行“可控”输出，避免信息泄密。

随着检索知识及文件数量的增加，RAG准确度将显著降低。然而，企业知识管理往往面临数以万计、十万计知识条目或文档的智能问答。