產品介紹-飛書知識問答是什么

飛書知識問答是一款依托企業內部知識構建的專屬 AI 工具，專為滿足企業場景下的智能問答需求而設計。在日常工作中遇到問題時，你可以隨時向它提問，它會根據你在飛書中有權限訪問的消息、文檔、知識庫和文件等內容，快速提供準確的答案。此外，它還可以幫助你基于企業知識進行內容創作，助力獲取更深入的業務洞察。

官網：https://ask.feishu.cn/topic

與常規通用大模型相比有何優點？

• 相較于通用大模型，飛書端內的知識問答工具依托企業私域數據生成答案，而非依賴互聯網公開信息，具備更強的專業性和針對性。
• 采用檢索增強生成（RAG）技術架構，支持用戶自定義底層大模型，并具備聯網能力，框架開放靈活。
• 飛書通過底層技術優化，對企業知識進行了系統化預處理，包括整合碎片信息、解析傳統文檔結構、處理云文檔的格式及權限問題，確保在當前技術條件下實現盡可能高質量的回答。
• 針對不同用戶需求（prompt）和問答意圖，結合典型場景進行定向優化，綜合運用多種技術手段以提升應答效果和準確性。

大模型橫行的時代，飛書知識問答對普通人和企業有何影響呢？

• 通過 AI 的應用，更多日常工作（下方舉例的通用場景及特定職業的問答方式）得以自動化處理，從而解放生產力。
• AI 無縫融入日常工作流程，不需要頻繁與通用大模型互動或進行訓練，便能直接生成高效的工作成果。
• 飛書中所有你有權限訪問的知識會自動構建成知識庫，無需額外整理或上傳，只要進行協作，便可為團隊積累豐富的知識資源，在提問時輕松調用。
• 組織能夠確保數據安全，個人也能避免將敏感信息交給通用大模型，從而降低了泄密風險。

場景示例-不同角色可以用飛書知識問答做什么？

對于企業管理人員來說

1. 項目進展查詢更加高效透明

通過知識問答功能，系統自動整合多個相關群聊、周報和會議紀要等信息，生成清晰、全面的項目進展總結。每條信息均附有明確來源，可一鍵點擊追溯原始內容，確保信息可靠且可驗證。

此外，飛書知識問答會根據每位用戶的權限范圍生成回答，實現“千人千面”的個性化信息呈現，確保答案既精準又符合用戶可訪問的內容范圍。

2. 快速獲取關鍵業務信息與指標

借助知識問答功能，你可以直接獲取所需問題的精準答案，無需反復翻閱文檔或詢問同事與下屬，讓你隨時掌握業務細節，提升決策效率。

3. 模糊記憶，精準匹配

即使無法準確記起關鍵詞，只需模糊地描述你的問題，知識問答也能幫助你匹配到相關的工作信息。此外，知識問答還會檢索所有會議的智能會議紀要和逐字稿，讓你輕松回顧在會議中聽到的每一句話。

4. 獲取精準業務建議

知識問答結合海量企業知識，運用深度推理能力，為你提供與業務相關的建議，幫助你更好地解決問題、優化決策。

5. 生成工作文檔初稿

知識問答結合企業內部知識，或結合企業知識與聯網搜索信息，幫助你快速起草工作文檔。憑借企業知識的支持，生成的文檔內容更加生動、豐富且切合實際。

對于個人工作者來說

1. 一站式了解公司制度和流程

知識問答可以直接展示公司相關制度和辦事流程，內容圖文并茂，且提供可追溯的來源，確保清晰可靠。如果遇到疑問，還能輕松跳轉至服務臺進行人工咨詢。

2. 回顧工作中的信息

知識問答會檢索你所在的群聊、你有權限訪問的文檔等，直接為你提供準確答案。有時，你可能忽視了同事分享的信息，使用知識問答可以減少直接詢問同事的打擾與尷尬。即便是你已免打擾的群或未曾注意的文檔，憑借知識問答，你也能發現和利用其中的知識。

3. 模糊提問，高效定位消息與內容

即使記不清具體關鍵詞，也只需模糊表達你的問題，知識問答便可智能匹配并找到相關的工作信息。它還會自動檢索所有會議的智能紀要和逐字稿，讓你輕松回顧每一次會議中的重要發言與細節。

AI浪潮下，企業怎樣才能抓住機遇？

邁向 AI 的第一步：實現 AI Ready 企業擁抱 AI 的起點，是先完成 “AI Ready” 的準備，這一步是通往智能化未來的關鍵基石。AI 的核心在于數據，而數據的基礎是全面的數字化。因此，智能化的前提是企業業務的數字化轉型。企業真正應用 AI，必須基于行業特性、場景數據和具體業務流程，才能實現價值落地。
通用大模型就像是一個“聰明的大腦”，但若要讓這個大腦真正為企業所用，就需要輸入更專業、更具體的企業內部數據和系統知識。唯有如此，AI 才能從通用的智能體成長為深諳業務的“企業專家”。

傳統知識管理方式與現有方法論現狀

在企業知識管理領域，目前市場上仍缺乏一套成熟、系統的方法論框架。企業在實際推進知識管理過程中，通常依靠自主摸索為主，現有的輸入來源主要包括以下幾類：

• 行業標準與參考框架：如 APQC（美國生產力與質量中心）知識管理框架、中國知識管理國家標準（GB/T 23703），這些框架在理論上提供了從概念定義到實施評估的系統化指導，具有較高的參考價值。
• 外部服務提供方：如咨詢公司、云服務商、協同辦公工具廠商等，通常基于其產品或解決方案提供相應的咨詢和實施服務，出發點多為推動自身業務落地。
• 頭部企業的實踐經驗：如西門子、華為、微軟等，這些企業的知識管理案例具有一定代表性，但大多較為分散，且與各自的行業特點和組織結構高度相關，難以形成通用化、可復制的方法論體系。

AI 時代下的企業知識管理

• SECI 模型與大語言模型（LLM）的應用對比：學者野中郁次郎提出的 SECI 模型中，知識轉化包括社會化、外化、組合化與內化四個階段。傳統的知識管理方式在“組合化”階段需要大量人工投入進行文檔歸類，而大語言模型（LLM）則通過強大的語義理解能力，能夠直接從非結構化數據中提取知識，極大地簡化了這一過程。這使得企業和個人能夠將更多精力集中在更具創造性和戰略性的“內化”工作上，專注于核心的創造力、判斷力和人機協作。同時，也為那些原本因為成本過高或時間過長而被忽視的深入研究提供了實現的可能性。
• AI 助力知識“民主化”：AI 技術的應用使得知識獲取變得更加普及，從過去的專家群體擴展到全體員工。通過自然語言交互，員工可以輕松調用跨領域的知識。一線員工能夠依靠實時的知識支持自主做出決策，從而減少組織內的溝通與決策成本。AI 極大地降低了知識使用的門檻，使得創新不再局限于少數精英，而是能夠在整個組織中得到廣泛傳播和應用。