知识问答
接入规章制度、产品文档、技术手册、历史项目资料,用自然语言提问直接得到答案,并附带原文出处便于核实。

面向企业全员的智能助手,接入内部知识库与业务系统,处理文档问答、内容生成、数据查询与流程发起等高频工作。统一入口、统一权限、统一审计,让 AI 能力真正覆盖到每一个岗位。
接入规章制度、产品文档、技术手册、历史项目资料,用自然语言提问直接得到答案,并附带原文出处便于核实。
长文档摘要、多文档对比、要素抽取、格式转换与翻译。把「读完一堆材料再整理」这件事的时间大幅压缩。
邮件、周报、方案初稿、营销文案、会议纪要,基于企业已有的语料与模板生成,风格与规范保持一致。
用自然语言查询业务数据,自动生成 SQL 并返回结果与图表,让不懂 SQL 的业务同事也能自助取数。
通过对话发起请假、报销、用章、采购等审批流程,自动填充表单字段,减少在多个系统之间来回切换。
为销售、客服、HR、法务等不同岗位配置专属助手,预置该岗位常用的知识范围、工具与提示词模板。
面向全员的系统,权限、审计、成本这三件事必须从一开始就设计好。否则规模一上来就会失控。
全员同时上线是 CoPilot 项目最常见的失败方式:效果没调好就暴露给所有人,第一印象差了很难挽回。
选择文档密集、有明确痛点且配合意愿高的部门作为试点,通常是客服、法务、售前或研发。人数控制在几十人规模。
梳理并导入该部门的核心文档,清理过期内容、统一格式、配置权限。这一步的质量直接决定回答效果,通常也最耗时。
先开放给十几位种子用户,收集真实问题样本,针对性优化检索策略与提示词,把明显的错误回答修掉。
组织使用培训,建立反馈渠道,跟踪活跃度与满意度。这个阶段要重点关注「用了但没用起来」的用户,了解他们卡在哪。
试点跑通后向其他部门复制。知识库建设流程、培训材料与运营机制都已经成型,后续部门的上线速度会快很多。
我们通过几个机制来控制:检索增强生成(RAG)确保回答基于真实文档而非模型记忆;每个回答标注引用出处让用户可以核实;检索不到相关内容时明确回复「未找到依据」而不是强行生成;建立评测集持续监控准确率。需要说明的是,完全杜绝错误是不现实的,因此我们在产品设计上强调「可核实」而非「绝对正确」,并在培训中明确告知用户这一点。
这取决于您的配置策略。系统支持完整的审计日志,管理员可以查看使用记录,这对于合规审计是必要的。同时也支持配置隐私策略,比如仅记录元数据不记录具体内容。具体采用什么策略,由贵司的制度决定,我们在部署时按您的要求配置。
不需要,也不现实。建议的做法是先选一个高价值、文档相对规范的领域开始,在这个范围内把效果做好。文档治理是个长期过程,和 CoPilot 建设可以并行推进——实际上 CoPilot 的使用反馈反而能帮您发现哪些文档过期了、哪些内容缺失,成为文档治理的抓手。
核心区别是它知道您公司的事。公开助手回答的是通用知识,问「我们的差旅报销标准是什么」它答不出来。企业 CoPilot 接入了内部知识库和业务系统,回答的是与您公司具体情况相关的内容。另外还有权限隔离、审计留痕、数据不外泄这些企业级要求,这些也是公开工具不具备的。