让组织知识
可查、可问、可复用
把找文件、读资料、核对依据，连接成一条可重复的工作流程。资料进入知识库之后，可以检索、问答，也可以组织成专题内容和岗位助手。
FOR制度、手册、工艺规范等资料多的企业
“点检记录应至少保存三年；关键设备的点检、维修记录随设备档案长期保存。”
01多格式文档02关键词 + 语义检索03引用溯源04FAQ 标准知识05Wiki 沉淀06专用智能体 业务需要答案，知识却分散在文件里
找不到
文件散落在目录、文档与网页中。天工元册集中建库，按主题和标签组织。
读不完
一个问题需要翻查多份资料。用自然语言提问，系统检索相关内容。
难复用
同类问题反复解释，经验难交接。沉淀为 FAQ、Wiki 与专用智能体。
把资料变成可用的知识服务
知识来源 → 天工元册（解析 · 分块 · 索引 · 知识组织与访问管理）→ 知识问答 / 智能体 / Wiki。
知识问答
基于资料生成回答，回答展示引用来源。
智能体
按任务组合检索与工具，配置成岗位助手。
Wiki
按主题浏览和复用，人工校订与版本管理。
从日常文件开始，逐步接入更多知识
常用文件
PDF、Word、Excel、PPT、Markdown、TXT、HTML、EPUB。从制度、产品手册、项目资料起步。
网页与问答
网页 URL、手写内容、FAQ；飞书、Notion、语雀、RSS 数据源同步（需配置授权与同步范围）。
图片与音频
图片内容理解、扫描件文字识别、音频转写后参与检索（需配置视觉或语音模型）。
知识管理
按业务主题建库，为文档保留分类、版本背景和来源信息；检查处理状态，整理标签与元数据。
关键词与语义检索，共同寻找相关依据
先找到与问题相关的内容，再让模型依据这些内容组织回答。关键词检索匹配术语、编号；语义检索查找含义相近的内容；重排模型可进一步筛选结果。
- 回答可展示引用来源用户回到原文核对结论。
- 快速问答适合答案集中、范围明确的问题：检索相关资料 → 组织回答。
- 智能推理适合跨文档对比、多步骤分析：规划步骤 → 多轮检索与工具 → 回答。
回答质量与资料质量、检索设置及模型能力有关；智能推理可能增加模型调用、等待时间和使用成本。
AI 生成示意图FIG.01设备手册、工艺规范、质量记录集中建库用 FAQ 维护经过确认的问答内容
把高频、口径明确的问题整理成标准条目，答案由业务负责人审核后维护，减少重复维护。
- 标准问如“设备报修需要提交哪些信息？”，可配置多条答案及启用状态。
- 相似问补充同一问题的不同说法，如“报修要填什么？”
- 反例问区分容易混淆的问题，如“设备采购怎么申请？”
需提交设备编号、故障现象、发生时间与现场照片，紧急故障同时电话通知设备主管。答案由业务负责人审核后维护
容易混淆，归入“设备采购”条目，不使用本条答案。
FIG.02FAQ 条目示意，非预置业务规则从上传资料，到可以检索的知识
导入：上传文件、导入网页或编写内容；处理：解析、分块并建立检索索引；维护：检查状态，整理标签与元数据。
- 专用智能体为同一类任务固定角色、模型、知识范围和输出方式，如“设备知识助手”。
- Wiki 沉淀按实体和概念浏览知识，查看关联页面，再回到原始文档。
- 团队协作工作空间管理知识库、模型和智能体；共享空间连接需要协作的团队。
FIG.03知识库管理界面局部，使用示例资料应用可自托管，模型按业务要求选择
根据数据要求、成本预算与模型效果，选择适合的运行方式。
本地模型
自托管应用 + 本地模型服务。可减少对远程模型的依赖；需准备相应计算资源，并评估模型效果与运行维护。
远程模型 API
自托管应用 + 授权模型服务。使用服务商提供的模型能力，按调用计费与服务限制使用；请求内容可能发往模型服务商。
NOTE本地部署不自动等于全离线；外部模型、搜索、解析与集成均需单独确认数据流向。
应用场景
制度与员工服务
报销制度、休假规则、入职资料
“这个事项应按哪份制度办理？”
产品与客户支持
产品手册、服务 FAQ、故障说明
“这个型号的常见问题如何处理？”
项目与方案复用
方案文档、交付记录、复盘材料
“相似项目有哪些约束与做法？”
制造与工程知识
设备手册、工艺规范、质量记录
“这项要求的依据和适用条件是什么？”
把知识服务接到常用的工作入口
数据同步
飞书、Notion、语雀、RSS：选择资料范围，配置凭据与同步周期。
企业沟通
企业微信、飞书、钉钉等：绑定智能体，配置应用凭据与渠道。
网页与业务系统
网页嵌入、服务端 API、MCP：设置访问范围、密钥和接口权限。
权限与角色
所有者 / 管理员 / 编辑 / 访客；操作范围同时受角色、资源归属和共享权限约束。
NOTE以上为可配置扩展能力，需完成对应接入和验证后使用。
四步建立一个可验证的知识问答场景
选场景
选一个高频问题范围，指定知识负责人。
备资料
整理有效版本，补齐标题与适用范围。
做验证
检查解析和引用，使用真实问题评估。
再推广
明确维护与授权，逐步扩大使用范围。
建议验收重点：找到正确资料 · 引用支持结论 · 权限符合预期 · 资料能够持续更新。
常见问题
Q适合从哪类问题开始？
从高频查阅、依据明确的业务问题开始，例如制度与员工服务、产品与客户支持、项目与方案复用、设备手册与工艺规范。
Q本地部署是不是就完全离线？
不一定。应用可以自托管，但外部模型、搜索、解析与集成都需要单独确认数据流向。需要全离线时，可配套本地模型服务。
Q回答会不会编造？
回答依据检索到的资料组织，并展示引用来源，用户可以回到原文核对。回答质量与资料质量、检索设置和模型能力有关。
从一个高频问题开始
准备一组资料 → 建立一个知识库 → 核对一次带来源的回答。
