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您是不是也经常有这样的困扰：公司里的研究报告、专利论文越积越多，纸质资料如果没有清晰的目录和索引，基本无从查找；即便是电子资料，也很难实现跨文件全文搜索，最终不知道该从哪里找起？

新员工入职，面对海量PDF和纸质文献却不知道从哪看起；老员工离职，关键知识也跟着消失，人走经验也带走！

团队资料无法分享、无法协作、权限混乱，核心资料谁都能看，保密性难以保证？

——如果您正在为这些问题头疼，您可以看看下面的解决方案。

一、常见AI大模型 VS InAI构建知识库

不少企业都依赖DeepSeek、豆包这类通用AI大模型处理文献，但它们存在几个明显短板：上传PDF数量有限制、不支持团队协作与分享，无法区分权限管理......仅靠普通AI工具，无法实现真正意义上的企业知识库建设。

有这样一款工具：InAI，整合OCR和知识库技术，企业只需上传纸质扫描件或PDF，就能快速搭建一个可协作、可管理、可区分权限、可对话的AI知识库。帮助企业研发人员快速获取知识，发现新思路，指导实验设计，写论文或专利底稿。

二、两步搭建企业专属知识库，高效又安全

第一步：新建文件夹，多人上传文件资料

您可以在「鹰谷电子实验记录本项目模块」的文档库中新建文件夹（比如“固态电池文献”），团队成员随时上传自己的PDF文献、实验报告、总结文档。

无论是几十篇还是几百篇，一次上传，永久沉淀，再也不怕资料散落难寻。即使是纸质资料，也可以扫描上传，OCR会自动识别内容，实现全文搜索；文档库如果额外整合了加强版的手写识别技术，提取手写稿的准确率进一步提升，将大幅度提升检索和利用效率。

第二步：科研人员如何使用知识库?

选中文件夹，点击进入 InAI Pro 问答页面，直接向AI提问，InAI基于你们团队上传的全部文献作答。（您也可以自由选择部分文献）

场景一：分析固态电池技术演进历史

首先提问题：“根据这些文献资料，绘制硫化物/氧化物/聚合物电解质研究占比随时间变化曲线，并列出近两年各路线最关注的性能指标。”InAI快速梳理领域相关企业资料的时间脉络，总结近两年最受关注的性能指标，帮助新员工快速掌握历史数据，快速上手工作。

场景二：提炼固态电池已有研究方法

继续提问题：“汇总所有文献中的界面改性方法，按正极/负极/电解质分类，并给出各改性方法中提升循环寿命的最高值出现在哪类电解质体系？”InAI根据提问进行分类汇总，提取界面改性方法和重要数据，注明文献来源。您可继续追问，InAI深度研究，发掘最佳提升电池循环寿命的电解质体系。

场景三：撰写固态电池综述

提问最后一个问题：“请根据文献，生成一篇符合学术规范的固态电池科研综述初稿。”InAI会自动生成符合要求的内容，包含标题、摘要、引言、正文、结论和参考文献的完整综述。

不管是中文还是英文，都能支持——还能写报告、论文、专利底稿，节省团队时间。

三、企业资料持续产生，如何知识传承又能区分权限？

通过 InAI 构建的知识库，支持：

无限上传：不限制上传PDF资料的数量；

识别文件：可支持纸质扫描件、手写文档等文件的识别；

团队协作：多人上传、共同维护，知识不随人员流动而流失；

权限管理：设置不同人员访问权限，核心资料只有授权员工才能查看；

持续学习：新文献随时上传，知识库持续更新，AI越用越懂您。

技术研发没有捷径，但知识管理一定有更高效的方法。在知识密集的材料研发领域，真正的竞争力不仅在于产生了多少数据，更在于能否让这些数据“活”起来，随时为团队所用。用好AI，不只是跟上趋势，更是让团队的研发进程更快、更稳！