需在保障数据不出域前提下完成知识注入与向量化处理：一、确认平台支持私有知识库模块及本地部署；二、预处理结构化文档并脱敏；三、部署轻量向量库与中文嵌入模型；四、配置rbac权限路由与hyde检索增强；五、对接edms实现文档实时同步。
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如果您希望将企业私有文档接入纳米AI知识库功能，实现智能问答、语义检索与上下文理解，则需在保障数据不出域的前提下完成知识注入与向量化处理。以下是构建该能力的具体路径：
一、选择支持私有知识库的AI平台
纳米AI并非独立产品名称，而是泛指具备轻量级本地化部署能力的AI知识引擎，其核心要求是支持文档解析、嵌入向量化、RAG检索与私有模型微调。需确认所选平台满足：文档解析兼容PDF/DOCX/PPTX/Markdown等格式；向量数据库可部署于内网；推理服务不依赖外部API调用。
1、访问官方文档确认是否提供“私有知识库”模块及Docker镜像下载链接。
2、核查是否支持OpenAPI接入企业现有身份认证系统（如LDAP、OAuth2）。
3、验证是否允许关闭公网回传功能，所有文档切片、向量化、索引生成必须全程在本地服务器完成。
二、准备结构化文档源与预处理
原始文档质量直接影响知识库召回准确率。需剔除扫描件、模糊图片、无文字PDF，并统一元数据字段，为后续权限控制与分类检索打下基础。
1、建立文档准入清单：仅纳入已归档、版本标记清晰、含明确标题与作者的正式文件。
2、使用PaddleOCR-VL或DocTR对扫描型PDF执行文字识别，输出标准UTF-8文本。
3、按业务维度添加YAML元数据头，例如：
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title: 《客户合同审批流程V2.3》
department: 法务部
security_level: L2
effective_date: 2025-09-15
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4、禁止将含身份证号、银行卡号、密钥等原始敏感字段的文档直接入库，须经脱敏工具处理后再导入。
三、部署向量数据库与嵌入模型
知识库本质是“文档片段+向量+元数据”的三元组集合。需独立部署轻量向量库，并加载适配中文的企业级嵌入模型，确保语义匹配精度。
1、选用支持单机部署的向量数据库，如Qdrant（内存模式）或ChromaDB（SQLite后端）。
2、拉取国产嵌入模型镜像，例如bge-m3或zephyr-z9B-chinese，运行于NVIDIA T4或昇腾310P级别显卡环境。
3、配置embedding batch size ≤ 16，避免OOM；设置chunk size为256 token，重叠率15%，兼顾细粒度与上下文连贯性。
4、向量索引文件必须存储于加密卷中，且禁止启用远程备份同步功能。
四、配置RAG检索与权限路由规则
用户提问时，系统需先根据身份角色过滤可访问文档范围，再在子集中执行向量相似度检索，最后拼接提示词生成答案，全过程不可绕过权限层。
1、在知识库前端配置RBAC策略表，将部门、职级、项目标签映射至文档元数据字段。
2、定义检索前缀规则，例如财务人员提问自动追加filter={"department":"finance","security_level":{"$lte":"L3"}}。
3、启用HyDE（Hypothetical Document Embeddings）增强查询改写，提升口语化问题匹配率。
4、所有检索日志必须记录原始query、过滤条件、返回文档ID及响应耗时，留存至少180天。
五、对接企业文档管理系统（EDMS）
避免知识库成为信息孤岛，需与现有EDMS打通事件总线，实现文档新增、更新、删除操作的实时同步，确保知识新鲜度。
1、在EDMS中启用Webhook插件，配置POST回调地址指向知识库同步服务端点。
2、监听CREATE/UPDATE/DELETE事件，提取文档URL、版本号、变更时间戳、操作人ID。
3、同步服务收到事件后，调用EDMS OAuth2令牌获取文档只读流，执行解析→切片→向量化→索引更新全流程。
4、当EDMS中某文档被设为“归档”或“销毁”状态时，知识库必须在5分钟内完成对应向量条目的逻辑删除。
