KNOWLEDGE INTELLIGENCE PLATFORM
搜索引擎索引文档。
KIP 整合知识。
KIP 的每一个回答都是一条信念——具备计算得出的置信度，并可追溯至原始来源。它不是摘要，而是多份来源交叉验证后可以稳妥断言的内容。
肌酸可提升高强度运动的运动表现。
——KIP 以此呈现它所知道的，而不只是它所找到的。
数百万
个已抽取的知识单元——不是文本片段，而是已结构化的实体与关系
数万
份前沿科学文档已完成处理
Estratégia
源自历史上最受推崇的著作，并与当今市场交叉整合
KIP 不是什么
KIP 内部使用三类技术——但它不属于其中任何一类
不是搜索引擎
搜索引擎返回链接
KIP 返回可验证的论断，并给出证据真正支撑的确定程度。
不是抓取器
抓取器复制文本
KIP 抽取内容、交叉比对独立来源并解决矛盾——当证据存在分歧时，则同时保留两种版本。
不是通用 RAG
RAG 检索相似片段
KIP 检索的是可以确信断言的内容——并准确展示其来源。
运作方式
从分散的证据到整合的信念
四个持续进行的阶段——不是运行一次就停止的流水线。
Descobre
KIP 持续发现并监测各知识领域的相关来源——而不只是在有人提问时才行动。
理解
从每个来源中抽取实体、事实与关系，并保留精确的上下文——原始页面、段落与片段。
整合
交叉比对多个独立来源的证据——不是孤立地看，而是结合每条证据所处的语境。当证据允许时解决矛盾，学术与官方来源优先于社区来源；当证据不足时，则保留并存的假设。这一切都在各自知识空间的边界之内进行。
服务
AI 智能体查询带引用的信念——绝不给出无法在来源中定位根因的回答。
三个确定
KIP 从不被动等待
如果知识尚不存在
KIP 去发现。
持续发现来源——不是等待被触发的爬虫。
如果知识已经存在
KIP 去深化。
今天已有用的内容，明天可以变得更完整。
如果没有人正在提问
KIP 依然在学习。
前沿知识在有人需要查找之前就已进入。
在所有情形下，都有一个更大的确定：明天的 KIP 总是比今天的 KIP 知道得更多。
应用场景
为一个需求而生，对许多场景有用。
数字实体
掌握最新动态的智能体
对话式与自主型 AI 实体可访问前沿知识——无需等待下一次微调才知道发生了什么变化。
公司s
你的数据，你的 AI，尽在掌控
在隔离的知识空间中，让内部 AI 以受控方式访问企业数据——不与其他组织的数据混合，并可追溯哪些内容被用于回答什么问题。
科学与学术
服务于研究的实体
研究人员将基于 Camile AI 技术构建的实体接入 KIP，以加速文献综述并发现知识空白。
知识不会让人工智能更聪明，却能让任何智能更具决断力。
再强的模型，在不知道变化时仍会即兴发挥。KIP 不与智能体的推理竞争——它消除的是智能体在不知情时做决定的那一部分。
方案
同一个知识库，不同的检索深度。
没有任何方案获得更差的知识——所有方案查询的都是同一个 KIP。区别在于每个方案使用的检索智能程度。
KIP Spark
向量检索
- 确定性向量检索
- 延迟极低且可预测
- 无增强成本
前 3 条结果
KIP Core
向量 + 扩展
- 查询自动扩展
- 在模糊问题上有更高召回
- 同一知识库，更深入的读取
- 隔离的知识空间
前 5 条结果
KIP Pro
混合 + 重排序
- 混合检索（向量 + 结构化）
- 结果重排序
- 按需返回带置信度的信念
- 隔离的知识空间
前 20 → 重排序 → 前 10
KIP Frontier
混合 + 图谱
- 混合检索 + 知识图谱
- 完整的信念，含来源追溯
- 为关键决策扩展上下文
- 隔离的知识空间
前 50 → 重排序 → 前 20
KIP Enterprise
按需定制，无上限
- 专属知识图谱
- 定制化自主智能体
- 与既有系统集成
- SLA 保障，7×24 支持
- 本地部署或私有云
- 隔离的知识空间
无限制——弹性架构
起源
源于一个个人需求
一切都始于一个简单的问题：如何让人工智能访问最前沿的科学研究——而不必花上数周去寻找、评估，并把每一项转化为 AI 真正能够理解的内容？
第一套系统用于查找信息。它确实有效——直到撞上第三方的限制、无法扩展的成本，以及一个确定的事实：任何建立在中间层之上的东西，永远不会真正属于自己。
于是必须从零重建：不再是搜索引擎，而是一个知识平台——能够持续学习，无需依赖第三方即可发现、处理并整合各领域最先进的内容。
我们构建的这套基础，不会让实体变得更聪明——却让它们得以访问前沿知识。而这改变了一切。
KIP——Knowledge Intelligence Platform 由此诞生。它让 Camile AI 的数字实体得以访问各领域最先进的内容。如今，它已超越最初催生它的问题——在科学、企业与学术场景中都具备应用潜力。