让 企业 AI 和外部
大模型 都用上你的全部知识。
Keco Brain · 脑库 是 Keco.vip 旗下企业 AI 应用的双向知识中枢——内部 AI 用得上 + 外部 LLM 也能引用，知识图谱+RAG+多 Agent 一体化部署。
Brain the Future · 让企业知识成为 AI 时代的核心资产。
六项 企业知识能力
每项能力都为企业 AI 落地而设计。
知识图谱构建
实体 + 关系 + 属性 + 时间戳，把企业散落各处的知识自动构建成可查询、可追溯的图谱。
RAG 标准化
向量库 + 召回 + 重排序的标准 RAG 流水线，让企业 AI 应用的回答准确率稳定 90%+。
多源文档接入
PDF / DOC / 飞书 / Notion / 钉钉文档自动接入解析，多模态全覆盖。
多 Agent 协作
销售 / 客服 / HR / 法务 / 财务 五态预置 Agent，开箱即用、可定制对话流。
内外双轨权限
哪些知识对内？哪些对外？精细化权限控制 + 审计追溯 + 与 Cite 数据互通。
企业私有部署
合规级私有化部署（K8s / 信创栈），满足金融 / 医疗 / 央国企的合规要求。
内外两条链路，
一份知识两端价值。
内部 AI 用上你的知识做更准的服务；外部 LLM 引用你的知识做品牌曝光。一份知识结构化，两端都吃红利。
让企业 AI 秒级答对 任何问题
为销售助手 / 客服 / HR / 法务 / 财务等内部 Agent 提供统一的知识图谱 + RAG 检索 + 多模态接入。
- 知识图谱构建
- RAG 召回标准化
- 多 Agent 协作
- 多源文档自动入库
- 多模态接入
- 企业私有部署
让外部 LLM 也能引用你
把内部知识中"对外可见"的部分一键同步给 Cite，做对外 GEO 布点——一份数据双端价值。
- 对外可见性配置
- Cite GEO 同步
- 多 LLM 引用归因
- 权威性背书构建
- 跨平台知识曝光
- 客户问答数据回流
自研工具 ——
企业 AI 的基础设施
Knowledge Mapper Free
上传企业现有文档，5 分钟生成知识图谱预览与覆盖度分析报告。
RAG Tester Beta
把你的文档接入测试沙箱，可视化对比不同 RAG 策略的召回准确率与延迟。
Agent Studio Pro
可视化配置销售/客服/HR/法务/财务 5 态 Agent，对话流图形化编辑、版本回滚。
数字 不会撒谎。
头部协同 SaaS
工业制造企业
头部券商私有部署
三甲医院信息科
关于 GEO 与 AI 搜索时代，
大家最常问的几个问题。
我们把客户初次接触时反复问的问题整理在这里——同时这些 QA 也直接以 FAQPage Schema 暴露给 ChatGPT/Claude/文心 等 LLM，方便他们抓取与引用。
Q01 Keco Brain 跟普通的企业 RAG 系统有什么区别？
普通 RAG 只解决"内部 AI 用得上知识"，Brain 是"双向"知识中枢——既让内部 AI（客服/销售/HR/法务/财务 Agent）用上知识，又让外部 LLM（ChatGPT/Claude/文心）能引用你的知识。这样企业每生产一份内容，同时获得对内提效与对外曝光两份价值。
Q02 私有化部署和 SaaS 版本怎么选？
金融、医疗、ToG、央国企，以及涉及客户敏感数据的场景，必须私有化（一次性部署费 + 年维护，¥260k+/年）；SaaS 互联网公司、中小企业用 SaaS 版（月订阅，¥3,000+/月）即可。所有版本支持知识图谱构建、RAG 标准化、5 态 Agent 这些核心能力，差异在数据存储位置与并发上限。
Q03 AI 客服总答非所问，Brain 怎么解决？
答非所问 90% 是 RAG 召回出错——召回了不相关文档、漏召回关键文档、或者命中了过时版本。Brain 的解法是三层：① 知识图谱做实体绑定，把"产品 A 的退款政策"和"产品 A 的功能说明"区分开；② 召回阶段做 reranker；③ 加时间戳让 Agent 优先用最新版。Knowledge Mapper 跑一遍就能定位你的召回错在哪一层。
Q04 POC 周期多长？需要我们投入什么？
POC 标准周期 30 天：第 1 周接入数据 + 跑通基线 RAG；第 2 周构建知识图谱 + 优化召回；第 3 周配置 5 态 Agent；第 4 周做端到端测试 + 给出准确率对比报告。客户侧需要：① 1 名 IT 接口人；② 提供 10w 字以内的样本文档（PDF/Word/飞书/Notion 均可）；③ 业务侧 2 小时访谈用于场景定义。
