来自公司来源的引用答案
qbrin 会跨公司文档和知识来源读取内容,并返回带回链到确切来源的答案。产品文案反复强调的是有依据的输出,而不是无引用的猜测。
qbrin 是一款专注于落地答案和受治理操作的企业级 AI 搜索与智能体平台。其核心承诺是将分散的公司知识转化为带引用的回复,这些回复要么能从已连接的来源中证明答案,要么在证据缺失时自动拒答。
首页将 qbrin 定位为可跨文档、电子邮件、聊天和其他公司来源提出真实工作问题的产品,而智能体页面则将这一思路扩展为受治理的 AI 智能体,它们可以在身份、策略检查、可观测性和沙箱执行下采取行动。定价页显示的是一种按席位计费的固定模式,提供 Starter、Team 和 Enterprise 方案,面向希望拥有“单一事实来源”工作区、而非按查询计量的团队。
qbrin 会跨公司文档和知识来源读取内容,并返回带回链到确切来源的答案。产品文案反复强调的是有依据的输出,而不是无引用的猜测。
当记录不足以支持答案时,系统会设计为自动拒答,而不是猜测。这一行为是首页和智能体页面定位中的核心部分。
智能体页面描述了一个包含身份、活动、可观测性、治理和最小权限安全的控制平面。每个智能体都有稳定主体、命名的人类所有者,以及结构化推理轨迹。
在执行读取、写入、代码执行和发送消息等操作之前,系统会先检查策略。高风险操作可暂停等待人工批准,且写入、代码和发送操作默认拒绝。
不受信任的代码会在封闭沙箱中运行,不可访问文件系统、网络或宿主进程,并带有硬超时。页面将其呈现为对智能体编写代码的隔离措施。
定价页强调只读连接器、已保存答案和集合、go-links 与共享集合、与来源工具一致的权限,以及高阶方案中的优先支持。
团队可以只读连接一个知识来源,并提出诸如政策、账户或项目状态之类的重复性问题。qbrin 的设计目标是在适合实时工作的速度下返回有来源支撑的答案,并在证据缺失时自动拒答。
产品示例展示了入职、政策、会议准备和账户简报等场景。这些场景表明,当某人需要在通话或决策前,从邮件、文档、线程和笔记中整理出简明摘要时,qbrin 很有用。
智能体页面描述了能够加入 Slack、提出澄清问题、提交 Jira 工单,以及在策略控制下从 vault 中提取密钥的智能体。这使其适合希望智能体执行有边界工作的团队,而不仅仅是聊天。
Enterprise 层级面向受监管且安全优先的组织,提供 SSO、SCIM、审计日志和自定义数据驻留。这使 qbrin 适用于访问控制和可追溯性与答案质量同等重要的场景。
定价页强调已保存答案、集合和共享 go-links,这很适合希望获得可复用知识资产,而不是一次性搜索结果的团队。
qbrin 被定位为一款受治理的企业级 AI 搜索产品,可只读连接公司来源并返回带引用的答案。首页和定价页都强调它可以用来源作答,而定价页还说明连接后可在几分钟内上线。
定价页显示其提供 Starter、Team 和 Enterprise 三个层级。Starter 面向单个团队,Team 面向成长中的公司,Enterprise 面向需要自托管或本地优先部署选项的受监管或安全优先组织。
源文本展示了一个流程:qbrin 以只读方式连接一个来源,并在不更改现有工具的情况下回答一个真实问题。智能体页面还描述了它会跨文档、聊天和电子邮件读取内容,以支撑答案和操作。
qbrin 被描述为在记录不足以支持答案时会引用来源或自动拒答。在智能体页面中,这一点被表述为“100% confidence cited, or it abstains”,产品文案也表示当缺乏证据时不应自信作答。
定价页说明 Enterprise 包含 SSO、SCIM、审计日志、自定义数据驻留,以及自托管或本地优先选项。页面还说明客户数据绝不会用于训练他人的模型。
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