Iris.ai

一句话介绍

Iris.ai是一套把论文、专利和企业文档转换为可检索、可抽取、可验证知识的AI平台，当前重点服务研发团队、知识管理部门和受监管行业。

工具简介

Iris.ai由挪威公司Iris AI AS运营，早期以AI文献发现工具受到科研用户关注。当前品牌定位已扩展为企业AI知识基础，通过Axion、Neuralith和RSpace处理数据结构化、Agentic RAG与研究工作流。

因此，它不能再简单描述为一个论文搜索网站。个人研究者关心的文献模块仍属于RSpace，而企业客户可以把内部文件、图表、专利和数据库接入更完整的知识与智能体体系。

三大产品定位

Axion数据结构化

Axion用于把分散在文档、图片、扫描件、表格和图形中的知识转换为统一机器可读格式。它不是只做OCR，而是结合上下文切分、元数据、实体关系和行业Schema建立可复用的数据层。

• 连接PDF、Word、Excel、PowerPoint、纯文本、网页和扫描图像。
• 从表格、图形和图像中识别数值、标签、关系及说明。
• 通过OCR处理图片中的文字，并生成视觉内容描述。
• 使用行业模板组织合同、专利、临床试验和财务报表等资料。
• 输出可用于搜索、分析、RAG和智能体的结构化数据。
• 以质量报告和自评估标记需要人工复核的项目。

Axion工作流程

1. 确定要支持的业务问题以及最终需要的字段和关系。
2. 连接文件、云存储、数据库或业务系统，并限定处理范围。
3. 选择行业Schema或设计自定义Operating Data Layer。
4. 运行OCR、上下文切分、表格图形抽取和实体关联。
5. 检查质量报告、低置信度字段和异常文档。
6. 由领域专家修正样本，再调整抽取和索引规则。
7. 把稳定结果交给搜索、RAG、分析或Neuralith智能体。

Axion支持格式与语言

Neuralith智能体编排

Neuralith面向企业Agentic RAG系统的设计、部署和治理。它在Axion建立的数据基础上组织检索、模型、工具和智能体工作流，让应用能够依据企业知识回答并执行任务。

RSpace研究工作区

RSpace把文献发现、筛选、主题分析、结构化抽取、总结和问答放到同一工作区。研究者可以组合模块完成一次性文献综述，也能持续监测新论文、专利或内部研发材料。

文献发现与筛选

Explore不要求使用者一开始就写出完美布尔检索式，而是从问题或代表性文献理解概念并扩展相关研究。结果仍需通过Filter和领域判断收敛。

• 先明确研究问题、纳入标准和排除标准。
• 用一篇高相关论文或完整问题启动概念探索。
• 检查概念图和代表文献，修正歧义词和遗漏主题。
• 组合时间、资料库、主题和上下文过滤条件。
• 保存排除理由，避免同一批文献反复审查。
• 对系统综述补充数据库原生检索并记录完整检索策略。

Analyze主题分析

Analyze会从文档集合中识别高频词、概念和主题，并把结果提供给过滤面板。它适合发现研究集合的内部结构，但主题标签需要由领域专家解释。

词频高不代表证据强，主题聚类也不等同于因果关系。用户应回到具体论文核对方法、样本、统计和结论。

Extract结构化抽取

Extract可根据Output Data Layout定义需要提取的字段，将论文、专利或报告中的信息整理成可比较表格。常见字段包括材料、样本、方法、指标、实验条件和结论。

1. 从研究问题推导最小字段集合，并定义每个字段的类型和单位。
2. 选取代表性文档建立抽取样本。
3. 配置字段说明、同义词、允许值和缺失值规则。
4. 运行抽取并抽查正文位置、表格和图形对应关系。
5. 统一单位、实体名称和多值字段格式。
6. 把低置信度或冲突结果交给领域专家确认。
7. 导出数据后保留文档标识和版本，支持回溯。

Summarize与Chat

Summarize可压缩单篇文档或资料集合，Chat则让用户围绕工作区内容继续提问。两者适合快速导航，不能替代对关键原文、统计表和补充材料的阅读。

• 摘要应区分作者结论、实验结果和平台生成的归纳。
• 提问时限定资料集、时间和术语含义。
• 要求答案给出可回到文档和段落的依据。
• 重要数字、比较和否定结论必须人工核对。
• 不要把没有提及的信息解读为不存在。

Multi-RAG与检索技术

Iris.ai的RAGaaS不只依赖单一向量相似度，而是组合向量检索、图遍历、知识指纹和关键词搜索。系统会根据短问题、长问题或实体型问题选择检索方式。

企业可以选择自己的大模型，并通过评估框架比较不同模型和微调方案。真正的准确性取决于数据结构、检索、提示、模型和业务评估共同作用。

企业知识管理

Iris.ai可把多年内部文档集中摄取、索引、增强元数据并持续更新，使知识可被检索和智能体调用。它适合资料复杂且对可追溯性要求高的研发、制造、生命科学、金融和公共部门。

• 建立文档所有者、保密级别、版本和有效期字段。
• 按部门、项目和角色限制资料可见范围。
• 对过期政策和撤回论文设置失效规则。
• 把外部论文、专利与内部实验和决策记录区分。
• 持续监测新资料并执行增量索引。
• 让每个回答保留文档、段落和抽取字段的回溯链。

部署与集成

Axion可连接内部数据库、CRM、BI工具和云存储，RAGaaS也能服务企业应用开发者。采购前应通过样例数据验证吞吐、字段、Webhook、认证和错误恢复，而不只观看演示。

Axion套餐与报价

每页0.05欧元是Enterprise在最高折扣条件下的最低宣传价，不是所有项目都可获得的固定单价。文档复杂度、OCR、图表、Schema、部署方式、工程服务和承诺量都会影响最终报价。

RSpace与Neuralith价格

当前官网没有公开RSpace和Neuralith的统一订阅价，主要通过演示和企业需求评估报价。互联网上与Iris同名的个人助手价格页不属于本产品，不能混入。

采购测试方法

1. 选取包含正文、表格、扫描件、图形和多语言的真实样本。
2. 提前定义字段级准确率、检索召回、回答可追溯性和处理时间。
3. 让供应商在相同样本上展示Axion、RSpace或Neuralith完整流程。
4. 检查低置信度标记、人工修正和重新处理能力。
5. 分别报价软件、Credits、实施、OCR、部署、支持和超额用量。
6. 验证数据删除、权限、审计、备份和合同退出流程。
7. 通过小规模生产试点证明指标后再扩大数据量。

隐私与外部存储

隐私政策说明Google Drive、Dropbox和Microsoft SharePoint通过OAuth2授权接入，平台只保存加密令牌而不保存用户密码。令牌存放在欧洲经济区的AWS环境中。

• 只授权项目需要的文件夹和最小访问范围。
• 在原存储平台和Iris.ai两侧都复查共享权限。
• 断开连接或删除账户时，相关OAuth令牌会被撤销和删除。
• Google用户数据不得用于广告或出售，并受有限使用要求约束。
• 企业仍应确认文档副本、索引、抽取结果和备份的删除时间。

安全与数据治理

系统可以降低知识错误，但不能保证所有抽取和回答准确。受监管决策应保留专家复核、审批和最终责任人。

账户与数据删除

用户可在账户设置中删除账户，相关内容会立即删除且无法恢复。若在已付周期结束前删除，不再续费但不会退还未使用部分。

长期没有实质性研究活动的账户可能在两年后被视为潜伏账户，并在多次通知后导出并删除。企业合同的保存和退出安排可能不同，应以签署文件为准。

GitHub与开源状态

Iris.ai存在与品牌身份一致的GitHub组织，但当前只公开一个2018年更新的ICO合约仓库。没有公开Axion、Neuralith、RSpace或Multi-RAG核心平台代码。

公司说明其系统结合自研模型以及修改和微调的开源模型，这不代表最终产品开源。目录中的开源状态应标记为否，部署权和源码权也应分别判断。

适合哪些用户

• 需要跨数据库发现和筛选学术论文的科研人员。
• 进行系统综述、证据表和专利分析的研发团队。
• 需要从扫描件、表格和图形提取结构化字段的数据团队。
• 希望让内部知识支持RAG和智能体的企业AI团队。
• 重视私有部署、权限、审计和可追溯性的受监管组织。
• 需要比较模型和检索流程实际业务表现的AI平台团队。

产品优势

• 从论文发现扩展到企业多模态数据结构化和智能体编排。
• RSpace覆盖Explore、Filter、Analyze、Extract、Summarize和Chat。
• Axion可处理文本、扫描件、表格、图形和68种以上语言。
• Multi-RAG组合向量、关键词、图遍历和知识指纹等检索方式。
• 支持自有模型、云、私有云和本地部署。
• 重视质量报告、低置信度标记、评估和人工复核。
• 适合科学、专利和受监管企业的复杂知识。

使用限制

• 当前主要为企业演示和定制报价，不适合追求透明低价的个人用户。
• RSpace与Neuralith没有公开固定套餐价格。
• 复杂Schema、OCR、图表和领域适配需要实施与专家投入。
• 抽取、主题和生成结果仍可能错误，必须回到原文验证。
• 公开API技术细节和标准化自助接入信息有限。
• GitHub没有公开核心产品代码，不能自行私有部署开源版本。
• 系统综述仍需可复现检索策略和人工纳入排除判断。

常见问题

Iris.ai现在只是论文搜索工具吗？

不是。论文发现和研究流程集中在RSpace，当前整体定位还包含Axion企业数据结构化以及Neuralith Agentic RAG编排。

RSpace有哪些主要工具？

主要包括Explore、Filter、Analyze、Extract、Summarize和Chat，可组合完成文献发现、筛选、主题分析、数据抽取、摘要和问答。

能处理扫描件和图表吗？

Axion支持扫描PDF、图片OCR、表格、图形和图表抽取，也能处理Word、Excel、PowerPoint和纯文本。

支持中文吗？

Axion公开说明支持68种以上语言，包含中文。多语言技术文档仍应分别测试OCR、术语、表格和翻译质量。

Iris.ai多少钱？

RSpace和Neuralith没有公开固定价。Axion分Starter、Professional和Enterprise，但主要联系销售报价，Enterprise大批量最低宣传价可到每页0.05欧元。

可以接入企业系统吗？

可以通过API和连接方式接入云存储、数据库、CRM及BI等系统，并支持云、私有云和本地部署。具体接口需在项目评估中确认。

Iris.ai开源吗？

核心产品不开源。官方GitHub仅有一个旧ICO合约仓库，自研平台使用部分开源模型不代表Axion、Neuralith或RSpace开放源码。

能直接替代人工系统综述吗？

不能。它可以加快发现、筛选、抽取和总结，但研究协议、偏倚评估、原文核验和最终结论仍需要研究人员负责。

总结

Iris.ai已经从文献发现工具发展为覆盖数据结构化、研究处理和企业智能体的知识基础平台。RSpace服务科研流程，Axion把复杂资料变成AI可用数据，Neuralith负责Agentic RAG编排与治理。

它尤其适合资料复杂、领域术语重和合规要求高的组织，但采购门槛和实施复杂度也高于普通研究助手。用真实样本验证准确率、可追溯性、部署和总成本，是决定是否采用的关键。