WHY · 为什么需要政知传承
答错的是 AI，承压的是发布政策的部门
政策原文是写给人看的公文：要素散落、口径嵌套、新旧文件交叉援引。不是模型不聪明，是没人给它「读得对的版本」。
痛点 01
时间差
新区政策高频更新，大量文件发布于模型训练数据截止之后——模型没有学过，只能按外地旧规则推断。越新的政策，错得越理直气壮。
痛点 02
责任真空
模型公司不对单条政策负责，发布部门既无工具也无流程发现自己「被 AI 说错」。责任与工具之间的真空，就是政知传承的位置。
支点 03
近十年政务一线判断力
政策语料的难点不在文本，而在条款落到窗口如何被问、被审、被执行。机器做解析与批量处理，人做终审——生成与判断分离。
PRODUCTS · 系列产品
一次加工，多层交付
同一批知识加工成果，支撑多种产品形态；具体形态与报价以正式洽谈为准。
政策答复体检
检测 · 归因 · 建议
系统检测「本部门政策被公共 AI 答成什么样」：哪些题容易答错、错在哪、正确口径是什么——报告里的错题，就是知识建设的施工图。
政务知识库建设
对话式问答 · 口径校准
面向单位内部的对话式政策问答与口径校准：本地化部署、公开文件定期更新入库、运行简报按期报送，每条答案附出处条款。
发文语义校验
发布前的可读性体检
政策发布前的机器可读性校验：要素是否完整、口径是否会被误读、新旧文件衔接是否清晰——让文件从发布第一天起就「读得对」。
政策知识数据产品
数据要素 · 授权运营
加工形成的政策知识数据，经规范留痕与登记后进入数据要素流通渠道，面向有高质量政务语料需求的建设方授权供给。
SERVICE · 服务方式
陪伴式服务，直至自主运营
不做一锤子买卖：从场景挖掘到知识底座，再到持续迭代，陪伴客户走完智能化落地全程。
场景挖掘
深入业务一线挖痛点场景，找到真正值得智能化的环节。
方案设计
设计可落地的智能方案，明确验收口径与评价标准。
底座建设
语料工坊工艺加工知识底座：切片、题库、验收、留痕。
陪伴迭代
持续迭代优化，直至客户团队能够自主管理与运营。
为您的政策做一次答复体检
您的政策，AI 到底答得对不对？欢迎与我们预约一次初步沟通。
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