智能体 + 知识库 + 流程 + 插件 —— 基于 LLM 大模型的 AI 知识库构建与应用平台。 是 QuarkOne 全渠道智能客服与 QuarkAvatar 交互型数字人共用的 底层 AI 基座：知识只建一次，多渠道复用。
通用大模型直接用于政企服务，会撞上三堵墙。RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成） 的思路是：先检索企业私有知识库，再把命中的知识注入 Prompt， 让大模型基于你的知识作答 —— 答案有来源、知识可更新、数据不出内网。
训练数据有截止日期，大模型不知道企业内部的制度、产品、流程与实时业务数据。
缺乏依据时大模型会「一本正经地编造」，政务、金融、医疗等服务场景无法容忍。
敏感业务数据直接送给公有云大模型，存在泄露与合规风险。
知识入库 · 只做一次
每次问答 · 实时发生
数据处理与模型调用全部开箱即用，无需自建算法团队。
导入文档或已有问答对即可完成训练，AI 根据你的文档知识库，以交互式对话方式回答问题。数据处理、模型调用全部开箱即用。
提供手动输入、直接分段、LLM 自动处理和 CSV 等多种导入途径；「直接分段」支持 PDF、Word、Markdown 与 CSV 文档内容作为上下文。自动完成文本预处理、向量化与 QA 分割，节省手动训练时间。
基于 Flow 模块的工作流编排，可设计更复杂的问答流程 —— 例如查询数据库、查询库存、预约实验室等；配合插件 Function Call 直接调用业务系统。
对外 API 兼容 OpenAI 官方接口，可直接接入现有 GPT 应用，也可轻松集成到企业微信、公众号、飞书等平台，把知识库能力嵌入任何已有系统。
QuarkAgent 沉淀了拓敏在 RAG 知识库、智能体编排与模型调用上的统一能力。 QuarkOne 的 RAG 知识库与 QuarkAvatar 的 AI 问答引擎，底层都由 QuarkAgent 驱动 —— 知识只建一次，多渠道复用。
电话、网页、微信等八渠道客户咨询，由 QuarkAgent 知识库提供答案。
数字人的 AI 问答引擎与业务知识库，底层同样由 QuarkAgent 驱动。
企业微信、公众号、飞书与任何兼容 OpenAI 接口的现有 GPT 应用。