來自公司來源的引用答案
qbrin 會讀取公司文件與知識來源,並回傳附有連回精確來源的答案。產品訊息一再強調有依據的輸出,而不是沒有引用的猜測。
qbrin 是一個企業級 AI 搜尋與代理平台,專注於有依據的答案與受治理的動作。其核心承諾是將分散的公司知識轉化為帶有引用來源的回覆,能夠從已連接的來源證明答案,或在證據不足時自動不作答。
首頁將 qbrin 定位為可針對文件、電子郵件、聊天與其他公司來源提出真實工作問題的產品,而 agents 頁面則將這個概念延伸為受治理的 AI 代理,能以身份、政策檢查、可觀測性與沙箱化執行來行動。定價頁面顯示的是固定的按席位模式,提供 Starter、Team 與 Enterprise 方案,適合需要單一真實來源工作區,而非按查詢計費的團隊。
qbrin 會讀取公司文件與知識來源,並回傳附有連回精確來源的答案。產品訊息一再強調有依據的輸出,而不是沒有引用的猜測。
當紀錄不足以支持答案時,系統會設計為不作答,而不是胡亂猜測。這種行為是首頁與 agents 頁面定位的核心。
agents 頁面描述了一個具備身份、活動、可觀測性、治理與最小權限安全性的控制平面。每個代理都有穩定的主體、指定的人類擁有者,以及結構化的推理追蹤。
在讀取、寫入、程式碼執行與傳送訊息等動作之前,都會先檢查政策。較高風險的動作可以暫停以供人工核准,而寫入、程式碼與傳送操作則預設採拒絕。
不受信任的程式碼會在封閉沙箱中執行,不可存取檔案系統、網路或主機程序,並具備硬性逾時限制。頁面將這項能力描述為對代理所寫程式碼的隔離。
定價頁面強調唯讀連接器、已儲存的答案與集合、go-link 與共享集合、與來源工具一致的權限,以及較高方案中的優先支援。
團隊可以以唯讀方式連接知識來源,並反覆詢問政策、帳戶或專案狀態等問題。qbrin 的設計目標是在即時工作中快速回傳有來源依據的答案,若證據不足則自動不作答。
產品範例展示了入職、政策、會議準備與客戶簡報等情境。這些場景顯示,當某人需要在通話或決策前,從電子郵件、文件、對話串與筆記中整理出精簡簡報時,qbrin 會很有用。
agents 頁面描述的代理可加入 Slack、提出澄清問題、建立 Jira 工單,並在政策控制下從金庫中提取金鑰。這使它適合希望代理執行有界任務,而不只是聊天的團隊。
Enterprise 方案被描述為面向受監管與以安全為先的組織,這些組織需要 SSO、SCIM、稽核記錄與自訂資料駐留。這使 qbrin 適用於存取控制與可追溯性和答案品質同樣重要的情境。
定價頁面強調已儲存的答案、集合與共享 go-link,這很適合希望把知識整理成可重複使用資產,而不是一次性搜尋結果的團隊。
qbrin 被定位為受治理的企業級 AI 搜尋產品,會以唯讀方式連接公司來源並回傳有引用的答案。首頁與定價頁都強調它能以來源作答,而定價頁也說明在連接完成後可於數分鐘內上線。
定價頁面顯示 Starter、Team 與 Enterprise 方案。Starter 面向單一團隊,Team 面向成長中的公司,Enterprise 則面向需要自架或 local-first 部署選項的受監管或以安全為先的組織。
來源文字顯示一個流程:qbrin 以唯讀方式連接單一來源,並回答真實問題,而不改動既有工具。agents 頁面也描述它會跨文件、聊天與電子郵件進行閱讀,以為答案與動作建立依據。
qbrin 被描述為要麼引用來源,要麼在紀錄不足以支持答案時不作答。在 agents 頁面上,這被表述為「100% confidence cited, or it abstains」,而產品文案也說明在缺乏證據時不應自信作答。
定價頁面表示 Enterprise 包含 SSO、SCIM、稽核記錄、自訂資料駐留,以及自架或 local-first 選項。頁面也說明客戶資料不會被用來訓練其他人的模型。
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