大模型时代企业面临三大挑战
语料孤岛
企业数据分散在文档、数据库、系统中，无法被 AI 有效利用
智能体碎片化
不同场景需要不同 Agent，缺乏统一编排和管理平台
召回精度不足
通用模型无法理解企业专有知识，搜索结果不准确
岚顶多智能体语料平台提供 一站式解决方案：将企业语料转化为结构化知识库，通过多智能体协作提供精准、高效的 AI 服务。
核心价值
一站式企业 AI 基础设施
语料是 AI 的血液，智能体是 AI 的大脑，平台是 AI 的操作系统
精准匹配
语义搜索 + 向量召回，让 AI 找到最相关的企业知识，告别关键词搜索的局限。
亚秒级检索
< 500ms 语料召回响应速度，向量数据库 + 传统检索双引擎，保障生产级 SLA。
多智能体协作
导览、对接、问答、分析四大 Agent 各司其职，LINK 架构支持模块化扩展与编排。
企业数据洞察
用户行为分析、对接统计、热门排行、自动趋势报告，全链路数据可观测。
安全可控
支持私有化部署，数据不出企业边界，承诺不用于任何模型训练。
灵活扩展
标准化 API 接口，支持公有云/私有化/混合三种部署模式，按需选择。
四大 Agent 各司其职，协同工作
不同业务场景分配给不同的 Agent 处理，支持单 Agent 响应、多 Agent 协作、Agent 编排三种模式。
导览 Agent
展商查询、展品导览、论坛信息 — 企业信息、产品介绍、技术亮点一站式获取
对接 Agent
投融资对接、企业匹配、场景对接 — 基于业务需求的智能匹配推荐
问答 Agent
通用问答、知识检索、多轮对话 — 支持上下文理解的深度对话
分析 Agent
用户统计、对接统计、热门排行、报告生成 — 自动统计报告与趋势分析
平台架构分层
语料管理能力
多格式自动入库，四级分类体系
原始文件 → 结构化知识库
将企业分散的数据资产统一管理，让 AI 能够精准理解和检索企业专有知识。多格式支持
docx/doc/xlsx/csv/pdf/图片，系统自动完成格式转换、内容提取、分类入库全流程。
四级分类体系
按业务场景、展商类别、内容类型、信息密度四个维度精细分类，多维度标签管理。
语义召回双引擎
向量数据库 + 传统检索双引擎，语义搜索精准定位相关语料，支持精确度调节。
增量更新
支持增量更新与版本管理，定时自动更新，确保语料时效性。
WAIC 2026 世界人工智能大会
为大会展商、观众、投资人构建多智能体语料服务平台，93+ 家展商全量入库，四大 Agent 协同工作。
语料规模
项目里程碑
需求确认、架构设计、LINK 架构采纳
语料入库、平台开发、93 家企业语料完成
功能完善、集成测试
预发布、验收测试
WAIC 展览正式上线
项目成果
涉及展商（部分）
不是「又一个 RAG 工具」
企业级 AI 的完整基础设施，从语料到智能体到应用的全栈能力。
| 能力维度 | 岚顶多智能体语料平台 | Dify | RAGFlow |
|---|---|---|---|
| 多智能体编排 | ✅ | ⚠️ 有限 | ❌ |
| 企业语料分类 | ✅ 四级分类 | ⚠️ 基础标签 | ⚠️ 基础标签 |
| 语义召回精度 | ✅ 向量 + 传统双引擎 | ✅ 向量 | ✅ 向量 |
| 私有化部署 | ✅ | ✅ | ✅ |
| 行业模板 | ✅ 展会/企业 | ⚠️ 通用 | ⚠️ 通用 |
| Agent 角色细分 | ✅ 导览/对接/问答/分析 | ⚠️ 通用 Agent | ❌ |
| 数据统计分析 | ✅ 全链路 | ⚠️ 基础 | ⚠️ 基础 |
| 实战验证 | ✅ WAIC 2026 93+ 家企业 | ❌ | ❌ |
三种部署模式，按需选择
公有云部署
岚顶托管运维，快速上线，开箱即用
私有化部署
客户自有环境部署，数据安全可控，功能完整
混合部署
核心数据本地 + 计算云端，平衡安全与成本
FAQs
常见问题
关于多智能体语料服务平台的更多问题
平台支持哪些语料格式？
支持 docx/doc/xlsx/csv/pdf 以及图片格式。系统自动完成格式转换、内容提取、分类入库全流程。
语料召回的精度如何保证？
采用向量数据库 + 传统检索双引擎架构，结合四级分类体系和多维度标签，确保语义召回精度。实测 < 500ms 响应时间。
私有化部署是否影响功能完整性？
不影响。私有化部署与公有云版本功能完全一致，所有数据存储在企业自有环境中，承诺不用于任何模型训练。
如何扩展新的 Agent 角色？
LINK 架构支持模块化扩展。新增 Agent 只需定义角色职责、接入对应语料分类、配置编排规则，不影响现有架构。
平台的技术门槛如何？
提供标准化 API 接口，开发者只需调用召回 API 即可集成 AI 问答能力。同时提供可视化配置界面，业务人员可直接管理语料。