非结构化数据的研究与分析
超越 ChatGPT 的问答和 BI 工具的结构化数据限制。研究、分析并从您的文档、邮件和对话中提取洞察——附带可信的引用来源。
为什么简单问答和 BI 工具不够用
大多数企业的关键洞察都困在非结构化数据中——会议记录、合同、邮件、支持工单。ChatGPT 无法访问您的私有数据。传统 BI 工具只能处理结构化数据库。您只能手动搜索或完全错过规律。
ChatGPT
其局限性
无法访问您的公司数据。通用回答且无引用。无法分析跨文档趋势。
Qamaq 解决方案
研究您的知识库。每个答案包含来源引用。分析数千份文档中的规律。
BI Tools
其局限性
仅处理结构化数据（数据库、电子表格）。无法分析文本、PDF 或对话。
Qamaq 解决方案
处理非结构化数据——合同、邮件、会议记录、支持工单。从文本中提取洞察。
Search Tools
其局限性
查找关键词而非洞察。无法跨文档连接信息。无趋势分析或综合能力。
Qamaq 解决方案
理解上下文和关系。跨来源连接信息。识别模式和趋势。
研究与分析能做什么
将非结构化数据转化为可操作的洞察
跨所有文档的深度研究
提出需要综合多个来源信息的复杂问题。获得全面的答案，附带引用显示每个事实的确切来源。
示例查询
“根据支持工单和邮件，Q4 客户流失的前 3 个原因是什么？”
“比较我们 2023 年和 2024 年项目的安全协议——有何变化？”
“哪些合同条款出现在成功交易中而在失败机会中没有？”
趋势与模式检测
识别跨数千份文档的反复出现的主题、新兴问题和模式。在问题变得严重之前发现它们。
示例查询
“显示过去 6 个月关于功能 X 的投诉增长模式”
“本季度客户会议中反复出现哪些话题？”
“我们失败的交易中有哪些共同主题？”
带引用的可验证答案
每个洞察都包含源文档的直接链接。点击验证事实、阅读完整上下文，建立对 AI 生成洞察的信任。
示例查询
“我们的远程工作政策是什么？（附具体手册章节）”
“查找项目报告中所有提到预算超支的地方”
“显示我们在领导层会议中每次讨论定价变更的记录”
跨文档智能
连接不同类型文档间的信息——邮件、合同、会议记录、报告。看到全貌，而非孤立事实。
示例查询
“将支持工单中的客户反馈与会议中的功能需求关联”
“将审计中的合规问题与特定项目文档链接”
“将销售异议与团队讨论中提到的产品差距关联”
真实影响
了解团队如何使用研究与分析更智能地工作
并购尽职调查
传统方式
律师手动阅读 10,000+ 页合同、邮件和报告寻找风险。需要 3 周。很容易遗漏埋藏在文档中的关键条款。
使用 Qamaq
「查找所有责任条款、控制权变更条款和监管问题。」10 分钟内获得带引用的结果。审查时间从 3 周缩短到 3 天。
分析客户访谈数据
传统方式
手动阅读 50 份访谈记录，在电子表格中创建主题，努力记住引用来源。需要数天，容易产生偏见。
使用 Qamaq
「客户提到的主要痛点是什么，附每个痛点的示例？」即时分析，附直接引用和来源。无偏见的模式检测。
理解用户流失原因
传统方式
手动审查支持工单、取消调查和销售记录。创建数据透视表。轶事洞察，无清晰模式。
使用 Qamaq
「分析所有接触点的流失原因——支持、销售、调查。按客户细分显示趋势。」几分钟内完成附引用证据的完整分析。
工作原理
由您的知识库驱动的研究与分析
导入您的数据
连接文档、邮件、数据库和通讯工具。Qamaq 在遵守权限的前提下为一切建立索引。
提出研究问题
使用自然语言提出跨越多个文档和数据源的复杂问题。
AI 分析与综合
高级 RAG 检索相关信息。LLM 分析模式、提取洞察并综合发现。
获取带引用的结果
收到附带直接引用的全面答案。点击验证来源并阅读完整上下文。