# Iris.ai

为企业提供 AI 基础设施，让模型回答以专家知识为依据，并衡量答案的生成过程。

- Findings24: <https://findings24.com/zh-CN/tools/iris-ai>
- 网站: <https://iris.ai>
- 分类: AI知识库, AI文档提取, AI 智能体基础设施

## 什么是 Iris.ai？

Iris.ai 为处理复杂、涉及大量文档的知识的组织提供 AI 基础设施。其系统为 AI 工作流程准备企业信息，控制模型可使用的资料，并衡量答案的生成过程。产品包括用于文档理解和数据结构化的 Axion、用于企业知识和智能体工作流程的 Neuralith，以及用于研发情报的 RSpace。Iris.ai 面向需要处理内部文档和特定领域信息，同时确保回答以来源资料为依据的团队。

## Iris.ai 能做什么？

### 文档导入与结构化

Axion 可处理 PDF、报告、演示文稿、电子表格、扫描文件、图像、图表和表格等来源，将信息转换为结构化、机器可读的数据。

### 基于上下文的分块与索引

将文档划分为可检索的片段，并补充元数据，为 AI 应用提供搜索和检索支持。

### 面向领域的数据模式

Axion 提供针对特定行业的数据模式模板，涵盖专利、法律合同、临床试验和财务报表等，同时支持自定义数据模式。

### 以资料为依据的 AI 工作流程

Iris.ai 介绍的系统可控制模型读取的信息，并为检索增强生成和 AI 智能体等应用提供相关上下文。

### 评估与监控

提供评估指标和监控框架，用于跟踪 AI 工作流程的表现，并评估数据变化对输出的影响。

### 灵活的模型与部署选项

该平台可使用客户提供的模型或 Iris.ai 模型。其 RAG 即服务（RAG-as-a-Service）可部署在云端或本地。

## 使用场景

### 研发文献与专利监测

研究团队可搜索已发表的论文和专利、开展文献综述，并监测与产品研发或监管要求相关的最新进展。

### 企业知识访问

组织可为内部文档集合补充信息并建立索引，再通过 RSpace 工具将整理后的知识提供给需要据此采取行动的员工。

### AI 应用开发

AI 开发者可使用 Iris.ai 的数据准备、检索、评估和智能体基础设施，基于大规模文档集合构建生产环境中的工作流程。

### 多语言文档信息提取

处理国际专利或其他文档库的团队可跨语言提取和整理信息；Axion 声称支持超过 68 种语言。

## 常见问题

### Iris.ai 可以处理哪些类型的信息？

Axion 可处理文档及其他来源，包括 PDF、Word、Excel 和 PowerPoint 文件、纯文本、HTML、扫描文件，以及包含文字的图像。解决方案页面还介绍了对图表和表格的处理。

### Iris.ai 可以使用我们自己的语言模型吗？

可以。Iris.ai 表示，客户可连接自己的模型，也可使用 Iris.ai 模型。Axion 的企业版还列出了面向企业内部专有模型的自定义模型适配器。

### RAG 即服务系统可以部署在哪里？

Iris.ai 表示，其 RAG 即服务（RAG-as-a-Service）可部署在云端或本地。

### Iris.ai 面向哪些团队？

网站介绍的使用团队包括研发团队、企业知识管理团队和 AI 应用开发者，涵盖制造、生命科学、能源和电信等行业的组织。

## 快速信息

- **产品类别**: 企业 AI 与文档智能
- **产品套件**: Axion、Neuralith 和 RSpace
- **主要用户**: 研发团队、企业知识管理团队和 AI 开发者
- **语言支持范围**: Axion 列明支持 68 种以上语言
- **部署选项**: RAG 即服务（RAG-as-a-Service）支持云端或本地部署
- **来源域名**: iris.ai