qbrin
qbrin 是一个企业 AI 搜索和答案层，它连接您公司的工具，以提供快速、权限感知的答案和可靠的引用，旨在避免幻觉，并且绝不使用您的数据进行训练。
https://qbrin.com/?ref=producthunt&utm_source=aipure
产品信息
更新于：2026年07月07日
什么是 qbrin
qbrin 是一个企业知识和 AI 搜索平台，旨在将分散的内部信息——通过电子邮件、聊天、文件和工作工具——转化为清晰、有来源支持的答案，供团队信任。它被定位为“企业答案的通用信任层”，强调有根据的响应，并链接到原始文档或消息，强大的隐私和安全性（符合 GDPR，端到端加密），以及当证据不足时，优先选择避免猜测而非猜测的“安全第一”方法。它专为需要准确、可审计答案并希望减少在不同系统之间搜索相同信息所花费时间的组织而设计。
qbrin 的主要功能
qbrin是一个企业级AI搜索和问答层，它连接到公司现有的工具（例如，电子邮件、聊天、文档和工作系统），将分散的内部知识转化为有引文支持的清晰答案。它通过在无法支持答案时拒绝回答、提供权限感知的回复以及对数据进行加密且不用于训练来强调信任和安全。它还支持多语言查询、通过连接器进行持续摄取，并与传统的RAG方法相比，提供轻量级、经济高效的回答。
引用、基于来源的答案: 答案来自您公司实际的电子邮件、文件、聊天和决策，每个声明都链接回原始来源，用户可以一键验证。
抗幻觉的“拒绝”行为: 旨在通过使用验证门来避免自信的错误输出，并在数据不支持答案时返回诚实的“我没有足够的信息”。
广泛的连接器生态系统+持续同步: 连接到许多工作场所工具（例如，Gmail/Drive、Slack、Notion、Jira、Salesforce等），并自动持续读取新信息；新添加的文档可以在约30秒内（测量值）变为可回答并带有引文。
权限感知的企业访问控制: 镜像来自已连接工具的现有权限，因此用户只能接收他们已被允许访问的答案和来源。
跨来源的多语言问答: 团队可以用任何语言提问，并获得基于底层来源的答案，支持跨语言的多语言对等性（如基准测试亮点中所述）。
预构建的“AI员工”/助手: 提供即用型助手（例如，入职伙伴、政策助手、会议准备、账户简报），它们只从公司知识中回答，无需编写代码。
qbrin 的使用场景
员工入职（人力资源/IT/工程）: 新员工可以询问如何设置环境、查找政策或定位内部文档和决策，获得分步答案，并直接引用手册、工单和帖子。
销售与客户成功账户简报: 在续约或高管会议之前，团队可以从电子邮件、CRM信号、发票和之前的QBR笔记中生成账户简报，以突出健康状况、风险和后续步骤。
法律与合规政策指导: 员工可以询问诸如演示文稿是否可以与供应商共享等问题，并获得基于已批准的政策文件和先前的法律决策的答案。
领导决策跟踪和组织可见性: 通过从日常对话中提取人员、决策和承诺，创建“公司概览”视图，以便领导者了解谁做了什么决定以及决定了什么。
支持和运营事件背景: 支持/运营团队可以快速检索最新的已知状态、先前的解决方案以及跨工具的相关工单/消息，从而减少搜索时间并避免过时信息。
优点
强烈强调信任：引文和验证驱动的拒绝减少了自信的错误答案。
企业级安全态势：加密连接、符合GDPR的声明，以及数据不用于训练其他模型。
与许多常见的工作场所系统集成，并持续更新内容。
权限感知的答案有助于防止受限信息的意外泄露。
缺点
答案覆盖范围可能与谨慎性权衡：校准/拒绝姿态可能比总是回答的系统更频繁地返回“信息不足”。
性能取决于连接器覆盖范围和数据质量——如果关键工具未连接或内容碎片化，答案可能不完整。
某些基准声明基于qbrin运行的测量，并可能因语料库和配置（例如，检索的强项/弱项）而异。
如何使用 qbrin
1. 登录 qbrin: 访问 https://app.qbrin.com/ 并登录以访问产品工作区，您可以在其中连接来源并开始提问。
2. 开始演示（可选）: 如果您想在连接自己的工具之前查看 qbrin 如何提供带引用的答案，请使用 https://app.qbrin.com/try 上的演示入口点。
3. 预约演示（首次设置推荐）: 在 https://qbrin.com/book 安排 20 分钟的演示。在演示中，qbrin 将连接一个只读来源，用来源回答一个真实问题，并且不会更改您的工具中的任何内容。
4. 连接一个来源（只读）以将答案基于您的公司知识: 连接您的一个工具（例如，Gmail、Google Drive、Slack、Notion、Jira 等），以便 qbrin 可以读取您公司的对话/文件并从中提供带链接引用的答案。
5. 验证权限是否受尊重: 确保连接的工具权限正确。qbrin 镜像现有访问控制，因此用户只能看到他们在底层工具中可以直接访问的答案和来源。
6. 用自然语言提问（任何语言）: 使用 qbrin 的提问界面以纯语言查询公司知识。qbrin 返回一个清晰的答案，并附有指向其使用的确切电子邮件、文件或消息的链接。
7. 打开引用以确认来源: 点击答案下方的链接来源（电子邮件/文件/消息）以查看原始上下文并确认引用的材料支持该主张。
8. 将 qbrin 用于常见工作流程（无需代码）: 创建或使用助手来完成可重复的任务，例如：入职伙伴（设置说明）、政策助手（政策/审批检查）、会议准备（续订/QBR 准备）和客户简报（客户健康/续订/发票）。
9. 添加更多连接器以扩展覆盖范围: 一次性插入其他工具；qbrin 会持续读取新出现的信息，因此答案保持最新，无需手动上传或复制粘贴。
10. 确认新添加内容的及时性: 添加新文档或来源内容后，通过提问进行测试——qbrin 旨在在约 30 秒内（测量值）从新添加的文档中提供带引用的答案。
11. 安全处理未知情况: 如果 qbrin 在您连接的来源中找不到可靠的支持，它将避免（例如，“我没有足够的信息”）而不是猜测。将其用作连接缺失工具或添加所需文档的信号。
12. 跟进“缺失工具”建议: 如果 qbrin 检测到您的记录中频繁引用未连接的系统，请将其视为覆盖范围的空白，并连接该工具（或请求连接器）以提高答案的完整性。
13. 如果您的工具未列出，请请求连接器: 如果所需的系统不可用，请请求连接器——qbrin 表示它会按需构建连接器。
14. 确认数据处理预期: 遵循 qbrin 声明的保证：加密连接、符合 GDPR 的控制，以及您的公司数据不用于训练其他工具。
qbrin 常见问题
qbrin是一个企业级AI搜索/问答系统，它连接到公司工具（如电子邮件、聊天和文件），因此团队可以提出问题并收到有原始来源引用的清晰答案。
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