AntSK的QA切片技术为企业文档智能问答提供创新解决方案。该技术通过分层架构实现文档预处理、自适应切片、QA对生成和向量化存储，支持多格式文档和多模态内容处理。核心创新包括动态切片算法、自动QA生成、重排序优化等，显著提升检索精度和响应速度。系统兼容多种向量数据库和AI模型，支持本地部署和企业级应用。实际案例显示，该技术在知识管理、智能客服、法律咨询等领域可提升效率60%以上，准确率达89%。未

摘要： AntSK项目通过结合SemanticKernel与KernelMemory技术，构建了高效的企业级RAG（检索增强生成）系统。SemanticKernel作为AI能力编排核心，统一调用多模型（如GPT、文心一言），支持插件化扩展与多Agent协作；KernelMemory则实现多模态知识处理（文本、OCR图像）与灵活向量存储（Postgres/Qdrant等）。系统通过智能检索、重排序优

《AntSK：企业级AI应用落地的工程化实践指南》 本文深度剖析了AntSK平台如何帮助企业跨越AI应用从Demo到生产的鸿沟。作为一个企业级AI知识与工作流平台，AntSK通过七大核心能力构建完整解决方案： 统一模型管理：支持在线API与本地模型并行 增强RAG系统：实现分片-向量-重排全流程优化 GraphRAG与Text2SQL：结构化知识处理利器 插件化生态：支持API与.NET函数双形态