公司裡最懂客戶、最懂 SOP 的人，不該只活在一個人的腦袋裡。
QKnow 把 NAS 裡的報價單、合約、規格書、會議紀錄，定期同步、標準化萃取成 Markdown，同時建立知識圖譜、向量語意與關鍵字三種索引——同事直接用中文問，就能拿到標示出處、可回頭查證的答案；系統也會自動整理成可以逛的 Wiki 頁面。
不只是搜尋，是持續運作的知識中台
每一項能力都對應一支正式環境跑得動的 API，不是規劃中的功能清單。
Graph + RAG 混合檢索
圖譜負責「這些事之間有什麼關係」，向量與關鍵字負責「哪段內容最相關」。
多租戶架構
每個客戶獨立知識庫與 API Key，資料庫層互不可見。
多模態文件轉換
Word/Excel/PPT/PDF/圖片/影音，統一轉成帶來源標記的 Markdown。
標準 API 介接
提供 OpenAI 相容介面，既有工具鏈可直接接上。
通訊軟體問答入口
LINE 官方帳號可直接串接知識庫問答，員工或客戶不用切換系統。
問答之外，公司也需要一本「隨時最新」的百科全書
員工不會每次都帶著明確問題來，有時候只是想系統性了解一塊業務，或是新人要上手。QKnow 把知識圖譜整理成可以直接瀏覽的 Wiki 頁面，跟著來源文件自動更新，不需要有人專職維護。
壓力量測技術與選型指南
彙整壓力傳送器量測原理、輸出訊號與防爆等級，並整理各下游產業（半導體、石化、食品）常見選型組合……
「這客戶上次報價多少？」— 適合有明確問題，要快速拿到一個答案。
「這條產品線大概是什麼？」— 適合系統性瀏覽，新人上手不用問人。
目前已發布 268 篇，跨 11 個分類
四個固定步驟，原始檔案變成會回答問題的系統
攝入
從 NAS 同步 Word、Excel、PPT、PDF、圖片、影音，原始檔案完全不動。
轉換
統一轉 Markdown，補上來源路徑與時間戳等 metadata。
建圖
抽出實體與關係建知識圖譜，同時做向量與關鍵字索引。
服務
開放問答、API、Wiki 與通訊軟體整合，答案標示來源。
目前系統實際在跑的規模，不是預估數字
以下數字取自正式環境 API（/health、/wiki_stats），非模擬假資料。
RAG 找得到相似片段，答不出關聯脈絡
| 人工找文件 | 單純向量 RAG | QKnow | |
|---|---|---|---|
| 跨文件關聯問題 「這客戶過去做過哪些專案？」 |
靠記憶或翻遍資料夾，常找不全 | 只抓語意相近片段，答不出關聯 | 圖譜找關聯節點，向量補細節，兩者互補 |
| 答案能不能溯源 | 檔案本身是出處，但找到過程不透明 | 通常只回生成文字，難逐字對照 | 每個答案標示來源文件，可回頭查證 |
| 新文件多久可查到 | 上傳當下就能翻，但要有人記得 | 依 pipeline 排程，數小時到一天 | 排程／手動觸發同步，非即時（誠實揭露，見下方） |
| 多租戶資料隔離 | 資料夾權限管理，容易誤放共用區 | 常見共用一個向量庫用 metadata 區隔 | 每租戶獨立知識庫與 API Key，資料庫層隔離 |
第一個上線客戶：麥司儀器
五萬份報價單與型錄，變成一問就有答案的知識庫
麥司儀器代理壓力、溫度傳送器等工業儀器，數十年累積的報價單依下游公司分類存放（如台塑、中鋼），業務同仁過去得靠翻資料夾找歷史報價。
導入前
- 報價單依下游公司分類散落在資料夾，找歷史報價要人工翻
- 型錄規格查詢仰賴業務個人記憶
導入後
- 用中文直接問「某客戶上次的報價」，附來源文件
- 型錄規格建圖，跨型號比對更快
✓ 業務不再依賴誰記得，知識庫本身就是記憶
知識依賴老員工記憶的公司，都是目標客群
顧問 / 專案公司
提案、會議紀錄、客戶往來與歷史案例整合查詢。
製造 / 經銷 B2B
產品規格、報價紀錄、型錄與異常排查知識整合。
零售 / 餐飲總部
門市 SOP、教育訓練、稽核與供應商資料整合。
會計 / 法務事務所
文件版本、關聯法規與審核流程查詢。
依規模選擇，隨時可以升級
| Lite | Pro | Enterprise | |
|---|---|---|---|
| 方案 | 雲端入門版 |
主推方案 多部門版 |
私有部署 |
| 價格 | NT$1,990/月 |
NT$5,990/月起 |
NT$30萬/年起 |
| 適合規模 | 10 人以內 | 20–200 人 | 200 人以上 |
| 資料來源 | 單一帳號 | 多來源同步 | 不限 + 客製串接 |
| AI 問答 + Wiki | ✓ 基本問答 | ✓ + 通訊軟體嵌入 | ✓ + 私有 LLM |
| API 介面 | — | ✓ REST | ✓ 完整 + 客製 |
| 知識圖譜視覺化 | — | ✓ 基本 | ✓ 完整 |
| 部署方式 | 藍訊代管 | 藍訊代管，資料隔離 | On-prem / VPC |
目前誠實限制
2026-07-19 盤點常見問題
Wiki 頁面跟問答結果會不會不一致？
兩者讀的是同一個知識圖譜與索引，Wiki 只是把結構化整理成可瀏覽的頁面。來源文件更新後，問答與 Wiki 會在下一輪同步時一起更新，中間會有排程延遲（見「目前誠實限制」）。
我們的文件必須先搬到 NAS 才能用嗎？
目前資料入口統一是 NAS。如果原始檔案在 Google Drive 或本機，需要先用 NAS 既有的同步工具集中下載進 NAS，QKnow 再從 NAS 這一層開始處理。直接雲端 API 串接還在規劃中。
新增或修改的文件多久會反映到知識庫？
目前是排程／手動觸發同步，不是即時監控，新文件通常要等下一輪轉檔才會進知識庫與 Wiki。
不同客戶或部門的資料會不會互相看到？
不會。每個租戶有獨立的知識庫與 API Key，底層資料庫層隔離。
可以只用問答功能，不要 Wiki 或圖譜視覺化嗎？
可以。Lite 方案就是單純的雲端文件搜尋 + AI 問答，Wiki 自動生成與圖譜視覺化是 Pro 以上才開放。
先用一份真實的文件庫，看它怎麼回答問題
提供一批 NAS 上的現有文件，我們協助建第一版知識圖譜與 Wiki，實際體驗問答與來源追溯。
✓ 專人顧問將與您聯繫，了解需求並安排展示