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現在企業搞AI,十個有九個栽在知識庫問答上。
今天就掏心窩子聊聊,怎么把這些“生鮮食材”變成AI能看懂的“標準食材”,讓AI從復讀機變成懂業務的“虛擬員工”。
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上次幫朋友看他們公司的AI系統,PDF里的嵌套表格直接變成亂碼,水印蓋著關鍵數據,AI愣是分不清“采購部”和“財務部”的流程。
本來想吐槽系統不行,后來發現他們連五年前的舊制度都沒刪,AI回答問題時新舊內容混在一起,不翻車才怪。
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有家制造企業去年把2021年的舊報銷制度刪了,只留現行版本,AI回答報銷問題的準確率一下子就上去了。
比如產品參數表,別直接扔表格,改成“P5職級薪資范圍15k-25k”這種大白話。
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客服團隊最懂這個,他們會把高頻問題寫成問答對,比如用戶問“退貨流程”,就提前錄好“先看訂單狀態,未發貨點取消,已發貨點申請退貨”。
有家團隊這么做了之后,客戶問啥AI基本都能接住,不像以前總答非所問。
光有好食材還不夠,得教AI怎么說話。
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見過不少企業給AI起名“XX助手”,結果回答干巴巴的,員工寧愿問同事也不用AI。
后來發現問題出在沒給AI“身份”。
你給它設定成“十年供應鏈老兵老林”,說話帶點口頭禪,比如“咱們公司倉庫那點事兒,我門兒清”,親和力立馬不一樣。
提示詞也得下功夫。
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有家科技公司做了個四步模板:先定業務模塊,比如“這問題歸倉儲管”,再強調“只能用知識庫的內容”,然后規定“關鍵數據加粗”,比如“賠付標準:**2000元以內即時賠**”,最后加條紅線,“不知道就說‘問業務總監’”。
就這么簡單幾招,AI回答問題又準又規范。教AI說話還得用“例子”。
用戶問“料件沒到貨怎么辦”,你不能讓AI只說“查物流”,得給它示范:“別急,先給料號。省內供應商通常24小時內有物流信息,我幫你核對。”
有家公司拿50組這種對話練AI,現在AI說話跟老員工似的,一點不生硬。
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很多人以為AI上線就萬事大吉,其實這才剛開始。就像養孩子,得天天看著,有錯就改。
有家銀行上線前搞了套“金標準考題”,考細節題“產品耐熱溫度多少”,考抗干擾題“紅燒肉怎么做”,考合規題“退款流程”,過不了關堅決不讓上崗。
員工反饋也很重要。
見過有家企業在AI界面加了個“踩雷”按鈕,員工覺得回答不對就點一下。
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他們還定期“釣魚執法”,故意問些知識庫沒有的問題,逼著AI說“不知道”,現在AI瞎編的毛病都改了。
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下次咱們聊聊怎么給AI“裝手腳”,讓它不光能說還能做,比如自動填報表、發起審批,那才叫真正的“數字員工”。
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