从六个业务主题进入，读概念、看方法、核对边界。
这是持续整理的公开知识入口。
先带着初步假设进入现场，让业务人员演示现在怎样完成工作。沿着输入、处理、判断、交接和结果连续追问，画出流程与资料地图；再按业务价值、数据准备、实施成本与风险筛选试点，用双方认可的样本比较效果。
报告是判断依据之一。更关键的是形成可以推进或停止的决定、试点范围、输入样本和验收方法，让下一步有据可依。
先确认用户、资料、工作规则和结果要求，才能判断开发是否值得。验证中发现不适合 AI 的环节，也应如实保留。
我们把本体理解为一套可核对的业务表达：有哪些对象，各自有哪些属性，对象之间是什么关系，状态如何变化，谁可以做哪些动作。例如一张订单，关联客户、合同、商品和库存；交付被阻塞时，应能追到具体条件与原始记录。
知识图谱可以表达关联。本体还需要说明这些对象与关系在企业里意味着什么，并与来源、状态、规则和操作联系起来。
从一个能验证价值的场景开始。先让一条业务链上的定义、关系和数据对应正确，再决定扩展范围。
先整理资料的来源、适用对象、版本和维护责任，再围绕真实问题设计检索与回答。答案应能回到原文，跨资料结论需要完整依据；遇到冲突、缺失或权限限制时，明确指出边界，并把问题交给维护人。
上传只是接入。还要确认哪些版本有效、给谁看、谁维护，以及真实问题能否找到正确资料并形成有依据的回答。
先用真实问题验证基础检索和问答。只有关系、多跳推理等需求确实带来收益，再增加相应结构。
根据接待场景连接经确认的产品手册、常见问题和服务政策。AI 先理解意图，再依据适用资料组织回答；需要权限、判断或特殊处理的问题，带着对话与依据转给人工，或按确认的流程创建工单。
可以。先让 AI 帮客服查资料、整理回复建议，保留人工发送，再根据真实效果决定哪些问题适合自动接待。
客服还要处理客户意图、会话状态、转接与后续跟进。知识检索是其中一环，服务是否完成才是终点。
先确定关注的品牌、产品、议题与信息来源，再对内容去重、归类和补齐上下文。AI 辅助识别值得关注的表达，将原文、来源时间和判断理由一并交给审核人员。复核结果进入事件记录，用于修正下一轮筛选。
关键词负责找候选，语境判断负责解释它为什么可能重要。最终仍要能打开原文、看到上下文，并由业务人员确认。
本服务聚焦发现、审核和跟进线索。涉及平台操作或公开回应时，另行确认权限与处理流程。
从一个明确的产品和市场决策开始，将产品条件、公开要求、企业已有材料和专家意见放在同一份证据清单里。对比可选路径，指出资料缺口和不确定项，再把确认后的选择拆成可跟进的行动。
从具体产品与候选市场开始，确认所需资料和来源后再扩展。页面不代表已有所有国家、行业的完整规则覆盖。
公开要求只能描述一般条件。产品特征、已有资质、预算与进入目标，决定哪些条件真正适用。