飞书知识问答深度体验：企业AI应用落地的典范产品

产品介绍-飞书知识问答是什么

飞书知识问答是一款依托企业内部知识构建的专属 AI 工具，专为满足企业场景下的智能问答需求而设计。在日常工作中遇到问题时，你可以随时向它提问，它会根据你在飞书中有权限访问的消息、文档、知识库和文件等内容，快速提供准确的答案。此外，它还可以帮助你基于企业知识进行内容创作，助力获取更深入的业务洞察。

官网：https://ask.feishu.cn/topic

与常规通用大模型相比有何优点？

• 相较于通用大模型，飞书端内的知识问答工具依托企业私域数据生成答案，而非依赖互联网公开信息，具备更强的专业性和针对性。
• 采用检索增强生成（RAG）技术架构，支持用户自定义底层大模型，并具备联网能力，框架开放灵活。
• 飞书通过底层技术优化，对企业知识进行了系统化预处理，包括整合碎片信息、解析传统文档结构、处理云文档的格式及权限问题，确保在当前技术条件下实现尽可能高质量的回答。
• 针对不同用户需求（prompt）和问答意图，结合典型场景进行定向优化，综合运用多种技术手段以提升应答效果和准确性。

大模型横行的时代，飞书知识问答对普通人和企业有何影响呢？

• 通过 AI 的应用，更多日常工作（下方举例的通用场景及特定职业的问答方式）得以自动化处理，从而解放生产力。
• AI 无缝融入日常工作流程，不需要频繁与通用大模型互动或进行训练，便能直接生成高效的工作成果。
• 飞书中所有你有权限访问的知识会自动构建成知识库，无需额外整理或上传，只要进行协作，便可为团队积累丰富的知识资源，在提问时轻松调用。
• 组织能够确保数据安全，个人也能避免将敏感信息交给通用大模型，从而降低了泄密风险。

场景示例-不同角色可以用飞书知识问答做什么？

对于企业管理人员来说

1. 项目进展查询更加高效透明

通过知识问答功能，系统自动整合多个相关群聊、周报和会议纪要等信息，生成清晰、全面的项目进展总结。每条信息均附有明确来源，可一键点击追溯原始内容，确保信息可靠且可验证。

此外，飞书知识问答会根据每位用户的权限范围生成回答，实现“千人千面”的个性化信息呈现，确保答案既精准又符合用户可访问的内容范围。

2. 快速获取关键业务信息与指标

借助知识问答功能，你可以直接获取所需问题的精准答案，无需反复翻阅文档或询问同事与下属，让你随时掌握业务细节，提升决策效率。

3. 模糊记忆，精准匹配

即使无法准确记起关键词，只需模糊地描述你的问题，知识问答也能帮助你匹配到相关的工作信息。此外，知识问答还会检索所有会议的智能会议纪要和逐字稿，让你轻松回顾在会议中听到的每一句话。

4. 获取精准业务建议

知识问答结合海量企业知识，运用深度推理能力，为你提供与业务相关的建议，帮助你更好地解决问题、优化决策。

5. 生成工作文档初稿

知识问答结合企业内部知识，或结合企业知识与联网搜索信息，帮助你快速起草工作文档。凭借企业知识的支持，生成的文档内容更加生动、丰富且切合实际。

对于个人工作者来说

1. 一站式了解公司制度和流程

知识问答可以直接展示公司相关制度和办事流程，内容图文并茂，且提供可追溯的来源，确保清晰可靠。如果遇到疑问，还能轻松跳转至服务台进行人工咨询。

2. 回顾工作中的信息

知识问答会检索你所在的群聊、你有权限访问的文档等，直接为你提供准确答案。有时，你可能忽视了同事分享的信息，使用知识问答可以减少直接询问同事的打扰与尴尬。即便是你已免打扰的群或未曾注意的文档，凭借知识问答，你也能发现和利用其中的知识。

3. 模糊提问，高效定位消息与内容

即使记不清具体关键词，也只需模糊表达你的问题，知识问答便可智能匹配并找到相关的工作信息。它还会自动检索所有会议的智能纪要和逐字稿，让你轻松回顾每一次会议中的重要发言与细节。

AI浪潮下，企业怎样才能抓住机遇？

迈向 AI 的第一步：实现 AI Ready 企业拥抱 AI 的起点，是先完成 “AI Ready” 的准备，这一步是通往智能化未来的关键基石。AI 的核心在于数据，而数据的基础是全面的数字化。因此，智能化的前提是企业业务的数字化转型。企业真正应用 AI，必须基于行业特性、场景数据和具体业务流程，才能实现价值落地。
通用大模型就像是一个“聪明的大脑”，但若要让这个大脑真正为企业所用，就需要输入更专业、更具体的企业内部数据和系统知识。唯有如此，AI 才能从通用的智能体成长为深谙业务的“企业专家”。

传统知识管理方式与现有方法论现状

在企业知识管理领域，目前市场上仍缺乏一套成熟、系统的方法论框架。企业在实际推进知识管理过程中，通常依靠自主摸索为主，现有的输入来源主要包括以下几类：

• 行业标准与参考框架：如 APQC（美国生产力与质量中心）知识管理框架、中国知识管理国家标准（GB/T 23703），这些框架在理论上提供了从概念定义到实施评估的系统化指导，具有较高的参考价值。
• 外部服务提供方：如咨询公司、云服务商、协同办公工具厂商等，通常基于其产品或解决方案提供相应的咨询和实施服务，出发点多为推动自身业务落地。
• 头部企业的实践经验：如西门子、华为、微软等，这些企业的知识管理案例具有一定代表性，但大多较为分散，且与各自的行业特点和组织结构高度相关，难以形成通用化、可复制的方法论体系。

AI 时代下的企业知识管理

• SECI 模型与大语言模型（LLM）的应用对比：学者野中郁次郎提出的 SECI 模型中，知识转化包括社会化、外化、组合化与内化四个阶段。传统的知识管理方式在“组合化”阶段需要大量人工投入进行文档归类，而大语言模型（LLM）则通过强大的语义理解能力，能够直接从非结构化数据中提取知识，极大地简化了这一过程。这使得企业和个人能够将更多精力集中在更具创造性和战略性的“内化”工作上，专注于核心的创造力、判断力和人机协作。同时，也为那些原本因为成本过高或时间过长而被忽视的深入研究提供了实现的可能性。
• AI 助力知识“民主化”：AI 技术的应用使得知识获取变得更加普及，从过去的专家群体扩展到全体员工。通过自然语言交互，员工可以轻松调用跨领域的知识。一线员工能够依靠实时的知识支持自主做出决策，从而减少组织内的沟通与决策成本。AI 极大地降低了知识使用的门槛，使得创新不再局限于少数精英，而是能够在整个组织中得到广泛传播和应用。