CleverSee的企業資料搜問能做什麼？把企業自己的文件、圖片、音影片接進來做檢索和問答，路徑是資料接入、應用配置、API 調用三步。這塊目前處在定向體驗測試階段，正式接入前要確認帳號有沒有被放開。
它是三個板塊裡唯一碰內部資料的一條。前兩個板塊查的是公網和行業資料，這一條查的是企業自己的庫：合同、研發文件、產品手冊、客服錄音、商品圖、媒資素材。
產品定位是給企業做一個 AI 原生的搜問基座，把搜尋的召回力和問答的理解力合在一套多模態模型加工程框架裡。企業不用自建搜尋引擎、向量庫和模型服務，這三樣原本是最重的部分。
它要解決的是三個具體問題，官方在產品介紹裡直接列了：傳統倒排加向量拼接的檢索精度不足，複雜問題容易漏召、容易幻覺；圖片、音影片、長文件沒法被同一個引擎理解和檢索；自建 RAG 要維護向量庫、模型服務、重排、評測、監控十幾個組件，鏈路太重。
這一條是它和只做文字的方案最大的差別。圖片、音影片、文件、業務物品資料都能進，平台自動做語義理解和向量化，形成統一的檢索底座。
它還有一個組合能力：私域資料和公網資訊可以一起供給。查詢時既召回內部的文件，也召回外網的實時頁面，兩類結果放在同一份材料裡交給模型。做競品分析、投研這類既要內部資料又要外部動態的場景，不用自己拼兩路結果。
對圖片和音影片的處理方式是先解析再索引。影片要過 ASR 轉文字，圖片要走 OCR 和視覺理解，這些原本要自己串的環節被收進資料接入那一步。
官方給的路徑很明確：資料接入、應用配置、API 調用。三步走完就能接進業務系統或 Agent 工程裡。
搜尋應用和問答應用是兩套東西。搜尋應用給結果列表，配的是檢索策略和結果展示樣式；問答應用給自然語言答案，配的是提示詞、思考模式和信源範圍。兩個可以只建一個，也可以都建，按業務需要定。
產品頁和控制台裡都標了這塊是定向體驗測試版本。意味著入口能看到，但不是所有帳號都能直接開通使用，功能範圍和正式版有差別。
接入前要做的事是先確認資格：在控制台看這個板塊的入口是否可以點進去建應用，不能的話走商務渠道問開通條件。不要按文件直接寫程式碼，寫完了發現帳號沒放開，返工成本比先問一句高得多。
測試階段還有一個含義：能力和參數會變。已經接入的項目要留出改動的餘量，別把介面欄位硬編碼在十幾個地方，集中封裝一層，改的時候只動一處。
自建一套 RAG 要這幾層：文件解析、切片、嵌入、向量庫、召回、重排、生成、評測、監控。企業搜問能替掉的是中間最耗人的幾層，尤其是多模態解析和重排。
不必替掉的部分要想清楚。業務特有的切分規則、特有的權限體系、特有的答案格式，這些平台給不了通用解，還得自己做。指望把整套 RAG 一鍵搬上去的項目，都容易卡在權限和業務欄位上。
比較務實的切法是：檢索層交給平台，業務邏輯和權限留在自己這裡。外部調一次拿回候選材料，自己的系統再做過濾和拼裝，兩邊的邊界清楚，換供應商的時候也不用重寫業務程式碼。
單獨計費，和聯網搜尋分開算。計費項按能力劃分，資料接入、索引、檢索、問答各自統計，具體單價要看計費說明裡的對應條目。測試階段另有額度安排，正式商用後按量結算。做預算時把索引儲存和查詢調用分開估，前者跟資料量走，後者跟使用量走。
當前的產品形態是雲服務，通過控制台和 API 使用，公開資料裡沒有私有化部署的說明。有資料不出內網要求的項目，要先和商務確認有沒有專有云方案，不能預設能部署到自己的機房。這條不確認就做方案，後面會推翻整個架構。
平台側提供的是應用級隔離，不同應用配不同的資料範圍。更細的文件級權限要自己在業務層做：檢索結果拿回來之後按使用者身份過濾，再交給模型生成。指望平台認你內部的角色體系不現實，那套組織架構只有你的系統知道。
取決資料量和格式。純文字的文件快，音影片要過 ASR 和視覺理解，耗時明顯更長，長影片尤其。做項目排期時把索引時間算進去，別按上傳完成就算完事。建議先導一小批做驗證，跑通解析品質和檢索效果，再批次匯入全量資料。
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