1. 概述

对企业与个人上传到业务助手的文档进行智能解析与向量化，结合提问精准召回相关内容并生成解读，支持追问延伸——把散落在文档、制度、历史报告里的隐性经验变成随时可问的显性知识，新人也能快速获得"老员工才知道"的业务背景，大幅减少反复答疑与团队信息差。

2. 场景说明

适合「文档问答、制度查询、历史经验复用」等场景。

序号 场景 适用角色 典型问题示例 业务价值
1 制度 / 规范查询 新员工 / 全员 「年假请假流程是怎么规定的？」
「报销标准是多少？」
「试用期转正条件有哪些？」		 新人快速自查，减少反复答疑
2 历史报告解读 业务 / 分析 「上季度复盘报告里提到的风险点有哪些？」
「去年双十一策略核心是什么？」
「历史周报里用户对 A 功能的反馈如何？」		 隐性经验显性化
3 业务背景速查 新人 / 跨部门 「这个客户的历史合作背景是什么？」
「某产品的定位与卖点在哪里？」
「项目 X 的来龙去脉是怎样的？」		 跨团队信息差缩小
4 资料精准问答 全员 「在《销售话术手册》里找应对拒接的话术」
「《产品白皮书》中定价逻辑是什么？」
「从《运维手册》查故障处理步骤」		 指定资料精准召回
5 跨文档综合追问 分析师 / 管理者 「综合制度与历史报告，给出合规风险清单」
「对比三份报告看目标达成情况」
「基于上传资料总结最佳实践」		 多源知识综合提炼

说明：以上场景均建立在「业务助手内已存在资料文档」的前提下。若未上传资料，请先到知识工厂 - 资料库完成资料上传，再使用知识解读模式。

💡 使用建议

  1. 资料命名规范：上传前给资料起一个能反映内容的名字（如「2024 年报销管理制度」而非「文档 1」）。
  2. 减少相似命名：多份资料之间避免重名或高度相似的名字（如不要同时有「销售制度」和「销售制度 V2」却内容不同）。
  3. 提问时指定资料：不确定模型能否自动匹配到正确资料时，直接在问题里点名资料名称。

3. 应用示例

3.1 指定资料分析类

在问题里点名具体资料，模型只在你指定的资料内召回并解读。

示例问题：

  • 「在《销售话术手册》里找应对客户拒接的话术」
  • 「从《产品白皮书》中提取定价逻辑与依据」
  • 「查《运维手册》中服务器宕机的处理步骤」
3.2 自动匹配资料类

不点名资料，只描述问题，模型自动从已上传资料中匹配最相关内容。

示例问题：

  • 「年假请假流程是怎么规定的？」（自动匹配制度文档）
  • 「去年双十一的投放策略核心是什么？」（自动匹配历史报告）
  • 「报销标准是多少？」（自动匹配财务制度）
    知识解读 - 图1