智能问答

新增

智能问答功能提供基于知识库、知识图谱的即席问答能力，可以基于全部有权限的知识内容进行问答，也支持指定知识域问答、联网搜索、深度思考，同时支持查看历史问答记录。

详情请参见智能问答。

数据接入

新增

支持40+种类型的数据接入，并支持测试、预览，包括关系型数据库（MySQL、IBM DB2、Oracle等） 、OLAP （AnalyticDB for MySQL 2.0、AnalyticDB for MySQL 3.0、Greenplum等）、本地文件（Excel/CSV 文件等）、RestfulAPI、列式数据库、数据仓库、文档数据库、公共数据、非结构化数据（火山Tos、腾讯COS、阿里OSS、华为OBS等）等，同时也支持文件手动上传（docx、doc、pptx等格式）。

详情请参见知识接入概述。

数据接入

新增

新增支持通用S3和Nas网盘。

详情请参见SCHEMA_LESS S3和SCHEMA_LESS NAS。

任务创建

新增

支持创建离线和实时任务。

详情请参见离线任务和实时任务。

机器学习算子

新增

支持多种类型的数据清洗算子，在完成数据输入之后，即可对输入数据进行进一步加工处理操作。

详情请参见数据清洗。

支持特征工程、机器学习、自然语言处理算子、RestfulAPI2.0算子

详情请参见AI-特征工程、AI-机器学习、AI-自然语言处理、REST API 2.0。

非结构化数据处理算子

新增

新增文本处理算子：

• 特定字符替换：针对特殊字符可以通过精确匹配或正则匹配的方式进行字符替换，替换为新字符。
• HTML 标签移除：移除 <div>、<p>、<span>、<a> 等用于网页渲染的HTML标签，这些标签属于 “无意义噪声，可能导致分析 / 训练结果失真，保证文本数据的 “纯净性”，让模型只聚焦于文字本身的语义。
• 哈希计算：计算文本的唯一标识，针对每条文本生成对应的md5哈希值。
• 特殊字符移除：移除文本中的标点符号、重复标点符号、emoji表情等

详情请参见文本处理。

新增

新增文档处理算子：

• 支持知识分段算子：可将非结构化的数据分段
• PDF文档智能解析：支持PDF进行深度解析和结构化处理，通过版面分析、文字识别，按照阅读顺序提取PDF、图片中的文本、表格、图片等关键信息，最终组织成半结构化的带有语义信息和逻辑结构的文档，并以Markdown格式返回。

详情请参见文档处理。

新增

新增音频处理算子：

• 语音转文字(ASR) -Qwen-Omin：支持将音频文件转写成文本数据，内置自动标点、语义顺滑、数字规整、智能分句等功能，可根据需要任意搭配。适用于非实时的语音识别场景。
• 语音转文字(ASR)-Doubao标准版：支持将音频文件（<5小时）转写成文本数据，内置自动标点、语义顺滑、数字规整、智能分句等功能，可根据需要任意搭配。适用于非实时的语音识别场景，如会议记录总结、智能外呼质检、课后教辅和学情分析等。

详情请参见音频处理。

新增

新增图像处理算子：

• 图像OCR-Qwen：支持识别图片中的文字信息，提供文字识别结果、语种等多种关键信息，为多语种场景下的图片文字识别、提取提供解决方案。
• 图像OCR-Doubao：多语种OCR服务支持中英文、日语、法语、德语、俄语、西班牙语等50+语种的文字识别能力。提供文字识别结果、语种等多种关键信息，为多语种场景下的图片文字识别、提取提供解决方案。

详情请参见图像处理。

新增

新增视频处理算子：

• 视频智能理解-Qwen：利用Qwen多模态理解模型，同时理解视频中的画面与语音，进行视频内容总结、分场景/片段打标签。
• 视频智能理解-Doubao：利用豆包多模态理解模型，同时理解视频中的画面与语音，进行视频内容总结、分场景/片段打标签。
• 视频关键帧抽取：在视频处理场景中，关键帧抽取（提取视频中具有代表性、信息量丰富的帧，如核心画面帧、包含产品的帧）是非结构化视频数据处理的核心环节，广泛用于视频内容分析、AI 训练、内容检索等场景。
• 音视频信息融合：利用大模型理解能力，将 ASR 结果与视频理解结果按时间轴进行分段融合。

详情请参见视频处理。

新增

新增向量化模型算子：

• Doubao文本向量化：将文本转化为表达文本语义的向量（支持中英文双语），并通过计算向量计算出文本之间语义差距。在检索、个性化推荐、智能对话等场景进行文本的分类、聚类、检索、生成等自然语言处理任务。
• Doubao多模态向量化模型：支持文本、图片及视频（部分模型支持）混合输入的向量化技术。该模型能够将不同类型的数据转换成向量表示，适用于文搜图、图搜图、图文混合搜索等场景。
• Qwen文本向量化：将文本转化为表达文本语义的向量，并通过计算向量计算出文本之间语义差距。在检索、个性化推荐、智能对话等场景进行文本的分类、聚类、检索、生成等自然语言处理任务。
• Qwen多模态向量化：多模态向量化模型，模型根据用户的输入生成连续向量，这些输入可以是文本、图片或视频。适用于视频分类、图像分类、图文检索，以文/图搜图，以文/图搜视频等任务场景。
• BGE-M3文本向量化：适配BGE向量化模型，进行知识向量化。

详情请参见AI-向量化模型。

数据集

新增

支持新增数据集目录，数据集可按照目录规整。支持非结构化数据预览，支持预览Lance数据集中的图片、视频等数据。支持数据SQL探查，使用SQL进行数据查询预览。支持记录新建数据集、编辑数据集、新增字段 、修改字段名称、修改字段类型等操作记录，可按照操作人、操作时间进行检索。

详情请参见数据集。

知识切片

新增

新增多种模型分段方式：

• 模型总结分段：通过模型总结文件的摘要内容，关键信息提取后，分割文档片段。
• 上下文感知分段：通过模型分析上下文信息，由模型将文档进行智能分割后，产出文档片段。

详情请参见导入知识。

新增

知识切片支持视频切片，同时识别音频和画面。

图片解析

优化

支持对图片、PDF、PPT当中的图片内容进行理解与解析

详情请参见导入知识。

质量检测

优化

上传文件时的所有切片类型均支持开启文件质量检测。

详情请参见导入知识。

无效知识的治理

新增

结合有效期配置能力，当知识文件过期后可同步配置是否清除无效知识。

详情请参见管理知识。

表格chunk编辑

新增

支持对表格的每个chunk内容进行手动编辑，也支持新增切片行或删除切片行

详情请参见管理知识。

版本管理

新增

支持为文档手动新增版本，支持最新版文档参与检索召回。

详情请参见管理版本。

知识打标

新增

知识分类功能中新增标签功能，通过知识打标进行知识分类。

• 导入知识时，支持为知识添加标签。
• 支持自动打标，自动为历史知识或新增知识添加标签。
• 支持为指定的知识添加标签。
• 致辞查看每个知识库的标签关联知识的数量。

详情请参见知识分类。

数据可视化

新增

支持查看 API 与智能问答使用总览，包括使用总人数、知识库总数、解析/有效知识总数、对象总数、智能问答总次数，并提供知识库和知识使用排行榜及创建人筛选能力。

详情请参见数据可视化。

开放平台

新增

企业知识引擎提供统一开放能力，将知识库等能力以标准 API 对外输出，并通过应用管控开放能力的权限和资源范围，使业务系统可以便捷接入智能问答、知识检索等能力。

详情请参见开放平台。

智能打标

新增

智能打标基于 AI 大模型能力，用于挖掘企业私域和公域的非结构化数据价值，包括会话数据、图像数据、视频内容数据等。利用文本识别、语音识别、视频截针等能力对数据进行预处理，并结合向量化模型、大模型推理等能力进行数据分析、打标与观点提取，释放数据价值。

详情请参见智能打标概述。

智能圈人

新增

营销 Agent 上线智能圈人功能。智能圈人是一款基于 AI 大模型能力的用户分群圈选工具，该工具通过理解自然语言智能圈选目标群体，并同步提供圈选分析报告帮助用户判断圈选结果是否符合预期，最后一键将分群结果保存至客户数据平台 CDP 的用户分群当中，供下游功能使用。

智能匹配

新增

营销 Agent 上线智能匹配功能。智能匹配是一款基于 AI 大模型能力的精准营销工具。基于您预设的营销物料、触达对象、触达方式以及触达内容模板，AI 将为目标范围内的每一位用户智能推荐个性化的营销方案。

内容生成配置

新增

智能匹配依赖 GMP 的触达通道推送个性化营销文案，如果您需要调整触达通道参数的内容生成提示词，可以在智能匹配提供的内容生成配置中进行调整与验证。

意图生成配置

新增

智能匹配提供意图生成配置能力，企业运营人员可通过该功能，为指定的用户分群和商品库进行召回关键词调试，以验证智能匹配召回结果的准确性。

匹配任务

新增

任务基础配置中引入：

• 一客一策引擎的事件记忆与画像记忆，用于分析用户的行为与偏好。
• 交互式推荐的商品库，作为推荐内容的商品来源库。

新增

任务内选择商品阶段，支持从交互式推荐的商品库中选择物料。

新增

任务内触达通道配置，支持多个参数的个性化配置。

新增

任务的结果预览内，支持查看链路 Trace。

优化

任务的结果预览内，置信度筛选条件支持小数点后两位。

交互式推荐

新增

营销 Agent 上线交互式推荐功能。交互式推荐以商品库作为数据底座，通过构建交互式推荐应用、标准化 API 对外输出能力，实现商品搜索推荐能力。具体功能包括：

• 商品库：交互式推荐的基础数据底座，负责商品全生命周期管理，支持商品列表查看、快速检索、详情查看、新建创建及数据字段配置，并可通过大模型生成 AI 特征字段，为精准推荐提供标准化、高价值的数据支撑。
• 应用：实现交互式推荐应用 “搭建 - 配置 - 测试 - 上线” 全流程管理，支持创建独立推荐应用、配置融合精确过滤与语义检索的召回规则，完成效果与性能测试，并通过标准化 API 对外输出能力，适配搜索框、专题页等通用推荐场景。

个性化策略

新增

交互式推荐功能提供个性化推荐能力，可以根据营销业务需要，基于 AI 大模型能力为指定的用户分群配置个性化推荐策略，后续即可构建具备个性化推荐用途的应用。

新增

交互式推荐应用内新增“个性化推荐”用途，并支持以下配置项：

• 商品二次筛选：在已选择的商品库基础上进行二次筛选。
• 商品强推：选择个性化推荐用途时，可开启该功能，配置强推商品，优先展示在召回结果列表前列。
• 兜底策略：选择个性化推荐用途时，可开启该功能，配置召回结果为空时的兜底展示商品。