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AI 知识库

从企业知识整理，到教学、督导、问数、审核与工作任务。八项内容在这一页依次呈现。

AI 知识大脑

支撑企业超级智能的知识大脑

人与AI都友好的知识大脑

让企业知识在人与AI之间流动起来，全面驱动AI生产力

一个平台存储、索引、理解企业的全部知识

基于企业知识与联网知识给出准确的结果

全员使用自然语言构建企业的文档智能体

AI搜问

基于企业文档进行回答的AI搜索助手

意图识别

精准捕捉你的业务诉求，无论是模糊的问题描述还是专业术语，都能快速拆解并锁定核心意图
给你结果

直接输出精准答案，不用再在海量文档里翻找，附带信息来源与原文片段，结果可信可追溯
能看才能问

遵循企业权限体系，有权限文档才作为回答的依据，符合数据安全与合规要求

文档助手

与企业知识文档深度交互的文档助手

文档助手

在文档中划词选中内容互动或直接提问，实现“提问-答案-溯源”闭环
知识地图

自动梳理文档的知识脉络，生成可视化的知识地图，快速了解长文档内容概要及知识关联
接入应用

人人都可用自然语言构建快捷指令、划词指令及文档智能体，与文档进行深度互动

上下文图谱

支持高准确率与超级智能的上下文图谱

多跳推理

突破语料切片的局限，从分散的语料切片中跨知识点进行推理，解决复杂的业务问题
理解企业

基于企业的专属术语、业务流程与行业规则，构建贴合企业业务逻辑的知识体系
用户习惯

学习用户历史问题、风格与场景，对用户需求进行预判，让交互更自然高效

权限管控

基于RABC与就近原则的访问权限管理

四层管控

“空间一知识库一文件夹一文档” 的四层管控体系，每一层可独立配置访问规则，满足信息隔离需求
RBAC权限

基于角色的访问控制，将权限与岗位角色绑定，简化批量权限管理，适配企业组织架构的动态变化
就近原则

优先赋予就近范围内的文档访问权减少跨层级权限申请流程，既保障数据安全，又提升协作效率

数字老师 Banner

数字老师

老师的数字分身，全程陪伴每一个学员的成长

典型的应用场景

数字易老师

数字老师赋能管理咨询行业扩充服务能力与边界

管理培训

以管理学大师彼得・德鲁克的理论为基础的数字教练

数字老夏

智能客服推进CRM智能化服务，精准回答销售问题

如何实现数字老师?

Step.01

提取老师的知识与思维链

通过自然语言处理和深度学习技术，系统全面解析老师的著作、演讲稿、授课视频文字稿等素材，提炼其中的核心知识点（如概念定义、理论框架、案例分析等），同时挖掘老师独特的思维逻辑（如问题分析路径、推理过程、论证方式等），构建包含知识体系和思维模式的专属数据库。

Step.02

AI掌握提取的知识及思维链

构建高质量的教育知识库，并通过多轮对话、推理训练和反馈优化，使其具备逻辑分析、知识迁移和教学引导能力，最终实现类人化的教育辅助。

Step.03

接入微信分身、实训等系统平台

标准化API接口，确保数据安全传输，支持多账号管理及教学场景模拟，提供高效、稳定的智能化实训解决方案。

Step.04

陪伴学员持续成长与提升

为学员提供全天候的学习陪伴，实时分析学习数据，动态调整教学内容，助力学员在知识掌握和能力提升上实现持续进步。

数字老师的优势

高效知识萃取

从海量资料中智能提取核心方法论与教学逻辑链

复刻思维链

通过大模型完整继承名师思维模式与应答策略

融入实战场景

微信生态无缝对接实现"教-学-练"闭环体验

持续陪伴成长

个性化指导形成螺旋式提升曲线

数字督导 Banner

数字督导

每个店长都能获得专业、实时的指导与监督

典型的应用场景

连锁便利店企业

门店店长可在企微向数字督导请教问题

连锁餐饮品牌

门店计划开展周末促销活动，店长可向数字督导请教

连锁便利店企业

数字督导对店员进行业务实战考核

如何实现数字督导?

Step.01

萃取经营知识与作业流程

通过结构化解析工具，系统深度梳理企业的经营手册、门店运营规范、历史优秀案例等资料，提炼出涵盖门店选址、商品选品、库存周转、促销策略、人员排班等经营维度的核心知识，同时将服务接待、产品介绍、客诉处理等实操环节拆解为标准化作业流程，明确每个步骤的执行要点、判断标准和优化技巧，形成体系化的知识图谱。

Step.02

让AI掌握经营知识与作业流程

利用RAG与知识图谱技术，让 AI 系统全面学习萃取的经营知识和作业流程，不仅记忆具体条款和步骤，更理解知识间的关联逻辑（如促销策略与库存管理的联动关系）、流程的适用场景（如不同客诉类型对应的处理流程差异）以及例外情况的应对原则，通过模拟训练使 AI 具备像资深督导一样的业务判断能力。

Step.03

对店长日常工作进行指导

针对店长在日常管理中遇到的问题（如 “如何提升周末客流量”“库存积压时的调整方案” 等），AI 结合门店实时数据（如近期销售报表、客流高峰时段）和经营知识，提供具体可落地的指导建议，包括策略调整方向（如针对性促销活动设计）、资源调配方案（如人员岗位优化）以及潜在风险提示（如促销可能导致的库存不足），助力店长高效决策。

Step.04

对店员进行业务实战陪练

根据门店核心业务场景（如新品推销、会员招募、退换货处理等），AI 模拟不同特征的客户画像（如年轻家庭主妇、职场白领、价格敏感型消费者等）与店员展开互动演练。在陪练过程中，AI 会动态设置沟通障碍（如提出竞品对比、质疑产品效果），观察店员的应对方式，并在结束后依据作业流程标准进行点评，指出话术亮点、流程疏漏及改进方向，帮助店员提升实战能力。

数字督导的优势

店长工作指导

工作问题实时响应，业务知识库自动调取解答

智能合规巡检

视觉模型智能识别着装/陈列是否合规，即时提醒

技能实战陪练

模拟顾客咨询/投诉场景，督导实时进行陪练

多维能力考核

基于服务流程SOP对员工进行能力考核，验证达标

智能问数 Banner

智能问数

一秒问数，告别复杂的数据查询操作

典型的应用场景

业务订单数据查询

企业生产管理系统中的客户订单进度与库存数据的查询

管理报表数据查询

企业生产经营系统数据及管理报表数据的查询

人事管理数据查询

企业人力资源系统中人才选育用留全生命周期数据查询

如何实现智能问数？

Step.01

大模型理解用户提出的问题

大模型识别与理解用户问题中的数据查询意图，将查询意图转化为系统数据的查询指令

Step.02

大模型向业务系统请求数据

大模型按照业务需求向业务系统的API发起数据查询指令，等待业务系统的数据返回

Step.03

业务系统按请求传输数据

业务系统的API接口按照大模型的请求，将符合查询权限范围内的数据传输给大模型

Step.04

大模型结合上下文进行问题回复

大模型基于业务系统返回的数据，结合上下文内容进行分析与推理，并用自然语言进行回复

智能问数的优势

全天候服务

提供全天候高并发查询服务，支持海量请求并行处理

跨平台对接

业务系统API接口与大模型对接，消除数据孤岛

自然语言交互

自然语言交互，降低企业人员操作复杂度与学习成本

数据实时反馈

实时数据查询与反馈机制，保障各类数据的准确性

智能审核 Banner

智能审核

大模型智能过滤审核，精准判断违规内容

典型的应用场景

项目立项审批系统

智能审核功能学习企业的项目立项规则，如项目投资回报率、环保标准等

企业采购审批系统

AI 学习企业的采购审批流程和规则，包括不同品类采购的审批权限等

企业财务报销系统

智能审核功能学习企业的报销规则，如差旅住宿标准、餐饮发票抬头规范等

如何实现智能审核？

Step.01

大模型学习企业的审核规则

通过解析企业制定的审核标准文件、历史审核案例等资料，AI 系统深度学习各类审核规则的具体条款、适用场景、优先级以及完整的审核流程步骤，建立起对审核逻辑的全面认知。

Step.02

大模型理解提交的审核内容

AI 对用户提交的待审核材料（如文档、表单、图片等）进行解析，运用自然语言处理、图像识别等技术，精准提取其中与审核相关的关键信息，包括数据、条款符合性证明、相关资质等内容。

Step.03

大模型将内容与规则进行比对

AI 按照学习到的审核流程和规则优先级，把抽取的关键信息逐一与对应的审核条款进行匹配校验，检查是否存在不符合项、信息缺失或逻辑冲突等情况。

Step.04

大模型作出判断并给出审核意见

针对比对结果，AI 依据审核规则作出 “通过”“不通过”“需人工复核” 等明确判断，同时详细列出不符合的具体条款、对应的问题内容以及依据，形成清晰易懂的审核意见反馈给用户。

智能审核的优势

全流程自动化

流程自动化，从接受到归档全程无缝衔接

数据精准校验

内置校验规则和逻辑判断，数据准确性显著提高

实时风控核查

风险管控实时核查、校验主动规避企业风险

结构化关键信息

结构化提取单据中的关键信息，洞察成本构成，驱动科学决策

AI 搜问

全新一代企业知识引擎，直接给你想要的答案

新一代
企业知识引擎

随时待命使命必达

安全，能看就能问

具备权限感知能力，AI只引用每个人能看到的文档进行回答
懂你，真的懂业务

基于领域知识与您企业独有的知识，提供准确、相关的答案
高效，只需几秒钟

无需翻阅文档，从意图识别-知识检索-分析总结，几秒钟就能给你回应

能跨空间/知识库进行搜索

支持在多个知识空间、知识库与文档之间进行全域统一检索，无需手动切换空间与知识库，一键打通分散信息壁垒。无论知识分散在哪个模块，都能快速精准匹配相关内容，大幅缩短查找时间，提升信息获取效率与完整性

基于用户记忆的个性化回复

系统自动学习并沉淀你的使用习惯、历史对话、偏好场景与需求特征，形成专属个人记忆模型。后续交互中自动适配你的使用风格，给出更贴合场景、更符合预期的回答，越用越懂你，交互更高效自然。

问答结果可朔源与反馈

所有搜索与问答结果均提供清晰来源、引用依据和生成路径，信息可查可追溯，保证真实可靠。同时支持对结果进行反馈，帮助系统持续优化准确性，让每一次输出都更可信、更贴合使用需求。

可分享转发的问答记录

完整问答记录支持一键转发与分享，格式清晰、阅读友好，可快速同步给同事、朋友或团队。方便知识传递、问题复盘与协作沟通，让单次问答成果轻松复用，提升沟通与学习效率。

知识搜问的实现原理

意图识别
意图理解
混合检索
权限判断
个性回答

智能服务台 Banner

智能服务台

掌握企业制度与流程，7×24小时秒答员工问题

典型的应用场景

大型制造企业行政场景

员工在企业内部系统向智能服务台提问

跨国集团财务场景

新入职的财务专员可咨询智能服务台财务问题

汽车集团人事场景

员工可向智能服务台进行人事疑问询问

如何实现智能服务台？

Step.01

AI 学习行政、财务、人事制度并接入系统API

通过自然语言处理和知识图谱技术，系统深度学习企业的行政管理制度、财务流程规范、人事政策文件，将分散的制度条款转化为结构化知识；同时对接企业内部的 OA 、ERP 、HRM等系统，为问数类场景提供系统支持。

Step.02

回答行政制度相关问题

员工咨询行政类问题（如 “如何申请加班餐补”“新员工工牌办理流程” 等）时，AI 理解问题并从学习的行政制度知识库中调取对应的条款、操作步骤及注意事项，以清晰易懂的方式回复，同时提供流程指引或快捷操作入口（如直接跳转至申领表单）。

Step.03

回答财务流程相关问题

针对员工提出的财务类疑问（如 “差旅费报销需要哪些凭证”“报销款多久到账” 等），AI 理解问题后，从财务制度知识库中匹配对应的流程规范、政策要求，并通过对接的财务 ERP 系统查询实时数据（如报销单当前审批节点），详细说明操作步骤、所需材料及时间周期，对涉及金额计算的问题（如补贴标准核算）提供精准计算。

Step.04

回答人事制度相关问题

当员工咨询人事相关内容（如 “年假天数如何计算”“劳动合同续签流程” 等），AI 结合员工的个人信息（通过人事系统获取的入职时间、岗位等）和人事制度条款，进行个性化解答。例如，根据员工入职年限计算年假天数，或根据岗位说明明确绩效考核标准，同时同步人事系统中的相关流程进度（如请假申请的审批状态），确保回复的针对性和准确性。