01 / PREPROCESS YOUR DOCUMENTS
建库之前，
先把原始资料处理好。
将预处理能力拆成独立工具，供已有知识库调用，也可以作为建库前的自动化处理环节。让格式转换、清洗与整理融入现有流程。
XLS / XLSXExcel 表格
格式转换、Sheet 拆分、表体与表头清洗、数据脱敏。
DOC / DOCXWord 文档
旧版转换、转为 PDF、清理页眉页脚、提取表格。
PDF / MARKDOWNPDF 文件
转换为 Markdown，保留后续处理所需的文档结构与内容。
02 / ADAPT YOUR CHUNKING STRATEGY
切片算法，
跟着您的资料与需求调整。
将切片算法做成可动态管理的函数。针对不同知识库的建库要求，调整、更新和注册算法，让切分方式适应文档结构与检索目标。
算法可扩展
通过动态函数接入和更新切片策略。
理解文档结构
针对多级表头、表格内容与文档标题调整切分方式。
服务检索目标
围绕知识库的问答场景，持续优化片段粒度与上下文。
03 / CONNECT TO YOUR EXISTING PLATFORM
处理好的知识，
送回您正在使用的平台。
完成预处理与切片后，将结果一键推送到 Dify、RAGFlow、Coze 等平台，让资料处理与已有知识库、智能体应用衔接起来。
DATASPACE OUTPUT处理后的知识切片
按目标知识库的要求组织内容
DifyRAGFlowCoze…
04 / ONTOLOGY & KNOWLEDGE GRAPH
当问题涉及关系，
让知识从片段走向图谱。
当普通切片难以表达跨资料的业务关系，可以基于本体定义实体、属性与关系，再开展抽取、构建知识图谱，为复杂问题提供更完整的业务依据。
01定义本体
→明确设备、合同、项目等业务对象及其属性。
02抽取与建图
→确认实体关联与关系方向，组织成知识图谱。
03基于关系问答
围绕对象之间的联系，理解和查询业务知识。
BETTER DATA. BETTER ANSWERS.
让已有的知识积累，
在 AI 问答中发挥更大价值。
从您的资料类型、建库方式与问答问题出发，一起找到需要改进的环节。