作者 ｜ Yoky
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我的工作搭子終于懂我的工作了！

“昨天開(kāi)會(huì)說(shuō)了哪些重點(diǎn)？”“這個(gè)季度的目標(biāo)在哪個(gè)文檔？”以前一旦涉及到動(dòng)態(tài)私有化的工作環(huán)境，哪怕是再聰明的大模型產(chǎn)品也無(wú)法搞定，工作搭子不懂具體的工作場(chǎng)景，只能手動(dòng)查找、反反復(fù)復(fù)傳資料。

5月21日，飛書(shū)上線了「知識(shí)問(wèn)答」功能，它巧妙地激活企業(yè)沉淀在飛書(shū)的消息、文檔、知識(shí)庫(kù)等豐富信息資產(chǎn)，通過(guò)AI實(shí)時(shí)解析、推理與生成，實(shí)現(xiàn)了員工提問(wèn)即答，業(yè)務(wù)洞察觸手可及。

它不僅能從聊天記錄里找出答案，還能一鍵跳轉(zhuǎn)到原文，寫(xiě)周報(bào)、數(shù)據(jù)報(bào)告直接甩你一份初稿，數(shù)據(jù)引用比小白專(zhuān)業(yè)多了。

對(duì)于很多企業(yè)來(lái)說(shuō)，要實(shí)現(xiàn)如此功能，要先搭建自己的企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)私有化部署大模型實(shí)現(xiàn)隱私保護(hù)，同時(shí)還要自行承擔(dān)高昂的推理費(fèi)用，而這一套解決方案，在飛書(shū)里，「知識(shí)問(wèn)答」的功能就全部搞定了。

以前許多企業(yè)陷入誤區(qū)：認(rèn)為智能化必須顛覆現(xiàn)有體系，斥巨資搭建新系統(tǒng)。然而，真正聰明的智能化應(yīng)該是“順勢(shì)而為”，讓AI融入企業(yè)已有的數(shù)字化土壤，而非另起爐灶。

不用折騰老系統(tǒng)，不用全員培訓(xùn)，直接讓AI蹲在飛書(shū)里翻聊天記錄、讀文檔、聽(tīng)會(huì)議，我們一手實(shí)測(cè)了「知識(shí)問(wèn)答」，看看它能否成為打工人最佳的工作搭子？

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實(shí)測(cè)「知識(shí)問(wèn)答」，無(wú)痛擁有編輯助理

作為一款企業(yè)專(zhuān)屬AI助手，「知識(shí)問(wèn)答」巧妙地激活了企業(yè)內(nèi)部的知識(shí)資產(chǎn)，將分散在各處的信息轉(zhuǎn)化為即時(shí)可用的數(shù)據(jù)。

它提供精準(zhǔn)問(wèn)答能力，能夠智能整合用戶(hù)權(quán)限范圍內(nèi)的群聊記錄、周報(bào)、會(huì)議紀(jì)要、文件等多源信息，直接生成清晰答案并明確標(biāo)注信息來(lái)源，確保每一條回復(fù)都有據(jù)可循。用戶(hù)無(wú)需在不同平臺(tái)間切換查找，只需自然語(yǔ)言提問(wèn)，即可獲得基于企業(yè)知識(shí)的精準(zhǔn)回應(yīng)。

值得強(qiáng)調(diào)的是，「知識(shí)問(wèn)答」沿襲了文檔權(quán)限，為每位用戶(hù)生成的回答嚴(yán)格限定在其自身權(quán)限可見(jiàn)范圍內(nèi)，即使是CEO和普通員工問(wèn)同一個(gè)問(wèn)題，也會(huì)得到不同深度的回答，從根本上杜絕了信息越權(quán)和泄露風(fēng)險(xiǎn)。

另一方面，它具備強(qiáng)大的內(nèi)容創(chuàng)作能力，能夠基于企業(yè)知識(shí)庫(kù)中沉淀的數(shù)據(jù)、案例和專(zhuān)業(yè)詞匯，協(xié)助用戶(hù)生成工作周報(bào)、項(xiàng)目方案、營(yíng)銷(xiāo)話術(shù)等文檔初稿。與通用AI不同，這些創(chuàng)作內(nèi)容深度融合了企業(yè)特有的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和表達(dá)風(fēng)格，細(xì)節(jié)真實(shí)可溯，既節(jié)省了內(nèi)容創(chuàng)作時(shí)間，又保證了專(zhuān)業(yè)質(zhì)量。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，飛書(shū)知識(shí)問(wèn)答不僅是一個(gè)問(wèn)答工具，更是企業(yè)知識(shí)資產(chǎn)的激活器，將靜態(tài)信息轉(zhuǎn)化為動(dòng)態(tài)知識(shí)，為每位員工提供專(zhuān)屬工作助手。

帶著對(duì)這一創(chuàng)新功能的好奇，我們深入進(jìn)行了一手實(shí)測(cè)，看看它在真實(shí)工作場(chǎng)景中的表現(xiàn)究竟如何。

第一個(gè)測(cè)試場(chǎng)景中，我向「知識(shí)問(wèn)答」提出了一個(gè)看似簡(jiǎn)單卻需要綜合判斷的問(wèn)題：“關(guān)于飛書(shū)，我們?nèi)ツ曜隽藥讉€(gè)選題？”系統(tǒng)的響應(yīng)令人印象深刻——它首先精準(zhǔn)定位了我的用戶(hù)身份（這一步對(duì)權(quán)限管理至關(guān)重要），然后智能篩選了我創(chuàng)建的所有文檔，不僅識(shí)別出提及「飛書(shū)」的內(nèi)容，更巧妙地區(qū)分了將飛書(shū)作為主題的文章與僅將其作為案例引用的內(nèi)容。最終，系統(tǒng)準(zhǔn)確提煉出三篇與飛書(shū)強(qiáng)相關(guān)的核心選題，并提供了簡(jiǎn)潔明了的總結(jié)回復(fù)，展現(xiàn)了超越簡(jiǎn)單關(guān)鍵詞匹配的語(yǔ)義理解能力。

緊接著，我決定進(jìn)一步測(cè)試系統(tǒng)的創(chuàng)作輔助能力，但先拋出了一個(gè)連我自己都說(shuō)不清的問(wèn)題：“總結(jié)一下我的文章風(fēng)格和特點(diǎn)”。令人驚喜的是，「知識(shí)問(wèn)答」迅速?gòu)奈疫^(guò)往的所有文檔中提取樣本，進(jìn)行了深度文本風(fēng)格分析，最終給出的風(fēng)格畫(huà)像確實(shí)非常精準(zhǔn)。它不僅捕捉到了作者行文的節(jié)奏和語(yǔ)調(diào)特征，還識(shí)別出了常用的修辭手法和論證結(jié)構(gòu)，甚至指出了一些作者本人都未曾察覺(jué)的寫(xiě)作習(xí)慣。這種對(duì)個(gè)人風(fēng)格的精準(zhǔn)理解，為后續(xù)基于企業(yè)知識(shí)的內(nèi)容創(chuàng)作奠定了基礎(chǔ)，也讓AI輔助寫(xiě)作真正做到了“像我一樣思考”。

了解了我的風(fēng)格后，我決定讓「知識(shí)問(wèn)答」正式“上崗”：“模仿我的風(fēng)格，寫(xiě)一段關(guān)于知識(shí)問(wèn)答的介紹”。系統(tǒng)幾乎是瞬間就交付了一段輕松幽默、節(jié)奏鮮明的導(dǎo)語(yǔ)，確實(shí)捕捉到了我行文的基本調(diào)性。雖然R1“愛(ài)比喻”的風(fēng)格融合沒(méi)有完全契合我的預(yù)期，卻意外地提供了一些全新的表達(dá)角度和修辭手法，成為我創(chuàng)作思路的有益補(bǔ)充。

當(dāng)然，在實(shí)測(cè)過(guò)程中，「知識(shí)問(wèn)答」也暴露出一些值得改進(jìn)的邊界情況。例如，當(dāng)我詢(xún)問(wèn)“過(guò)去一年我寫(xiě)了幾篇關(guān)于OpenAI的文章”時(shí)，系統(tǒng)出現(xiàn)了過(guò)度聯(lián)想——它從智能會(huì)議紀(jì)要中檢索到我們?cè)?jīng)討論過(guò)相關(guān)選題，便將其納入統(tǒng)計(jì)，盡管這些討論最終并未形成正式文章。這種將計(jì)劃與執(zhí)行混淆的情況，反映了AI在理解信息時(shí)間軸和狀態(tài)轉(zhuǎn)換上的挑戰(zhàn)，也提醒我們?cè)谑褂眠@類(lèi)工具時(shí)仍需保持一定的辨別意識(shí)。

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飛書(shū)的AI實(shí)踐，做不炸裂但有用的事

「知識(shí)問(wèn)答」看似和通用AI的產(chǎn)品形態(tài)并沒(méi)有太大區(qū)別，但背后是一系列精密的工程化處理實(shí)現(xiàn)從雜亂數(shù)據(jù)到結(jié)構(gòu)化知識(shí)的轉(zhuǎn)變。包括文本分析、權(quán)限控制、知識(shí)建模、語(yǔ)義索引等復(fù)雜環(huán)節(jié)的精密協(xié)作，才能將企業(yè)內(nèi)部分散、碎片化的信息轉(zhuǎn)化為連貫、可查詢(xún)的知識(shí)體系，真正實(shí)現(xiàn)“有問(wèn)必答”的流暢體驗(yàn)。

在當(dāng)今信息爆炸的企業(yè)環(huán)境中，知識(shí)管理已成為組織運(yùn)轉(zhuǎn)的核心挑戰(zhàn)?！钢R(shí)問(wèn)答」恰好切中了這一痛點(diǎn)，通過(guò)將企業(yè)散落的信息資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為隨時(shí)可用的智慧，為各類(lèi)工作場(chǎng)景提供了全新解決方案。

對(duì)于管理層而言，知識(shí)問(wèn)答是決策效率的倍增器。高管不必再為獲取關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo)而翻閱繁瑣報(bào)表，只需一問(wèn)“上季度西南區(qū)營(yíng)收增長(zhǎng)率是多少？原因分析？”，系統(tǒng)立即從財(cái)務(wù)報(bào)告、銷(xiāo)售簡(jiǎn)報(bào)和市場(chǎng)分析中提煉出完整洞見(jiàn)。這不僅節(jié)省了信息獲取時(shí)間，更讓管理者能夠快速聚焦在決策而非數(shù)據(jù)收集上。

再比如，市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)團(tuán)隊(duì)則可以在準(zhǔn)備客戶(hù)提案時(shí)，簡(jiǎn)單提問(wèn)“有什么華南的客戶(hù)需要拜訪？”就能獲取精準(zhǔn)素材，確保不遺漏客戶(hù)更重要的是，這些回答不是空泛的總結(jié)，而是附帶了具體來(lái)源的可靠信息，支持進(jìn)一步深入研究。

縱觀飛書(shū)的AI功能迭代路徑，自ChatGPT掀起AI浪潮以來(lái)，飛書(shū)僅三次推出AI功能，展現(xiàn)了極為謹(jǐn)慎的戰(zhàn)略節(jié)奏。2023年推出的智能會(huì)議紀(jì)要解決了企業(yè)信息記錄痛點(diǎn)，隨后在多維表格中引入DeepSeek模型實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析，直至2025年的知識(shí)問(wèn)答功能巧妙融合前兩者，構(gòu)建起真正的企業(yè)知識(shí)中樞。

飛書(shū)這一產(chǎn)品路徑的底層邏輯清晰可見(jiàn)：先幫企業(yè)“存好數(shù)據(jù)”，再教會(huì)AI“用好數(shù)據(jù)”。這種漸進(jìn)式策略確保了AI功能不是空中樓閣，而是建立在堅(jiān)實(shí)的企業(yè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上。例如，知識(shí)問(wèn)答的會(huì)議檢索功能依賴(lài)智能紀(jì)要的文本沉淀，文檔生成則需要多維表格中積累的業(yè)務(wù)指標(biāo)支持。

然而，這也揭示了企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用的關(guān)鍵前提，那些長(zhǎng)期重視信息治理、持續(xù)積累業(yè)務(wù)文檔、嚴(yán)格執(zhí)行會(huì)議紀(jì)要記錄的組織，在知識(shí)問(wèn)答等AI工具面前自然能獲得質(zhì)的飛躍；反之，若企業(yè)內(nèi)部知識(shí)仍處于“口口相傳”階段，即便引入再先進(jìn)的AI工具也難以發(fā)揮其真正潛力。

這也解釋了為何飛書(shū)不像某些AI工具那樣激進(jìn)地地推出功能，而是循序漸進(jìn)地構(gòu)建“文檔-表格-會(huì)議-知識(shí)庫(kù)”的完整生態(tài)。它首先通過(guò)基礎(chǔ)協(xié)作工具幫助企業(yè)沉淀高質(zhì)量數(shù)據(jù)，再逐步引入AI能力，確保每一步智能化都有堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)作支撐。

對(duì)企業(yè)而言，這意味著AI轉(zhuǎn)型不是簡(jiǎn)單的工具采購(gòu)，而是一個(gè)系統(tǒng)工程：要想富，先修路。建立規(guī)范的信息記錄習(xí)慣，養(yǎng)成文檔化、數(shù)字化的工作方式，才能為后續(xù)的智能應(yīng)用鋪平道路。在這個(gè)過(guò)程中，飛書(shū)等產(chǎn)品既是目標(biāo)工具，也是數(shù)據(jù)積累的催化劑，幫助企業(yè)在日常協(xié)作中自然而然地構(gòu)建起自己的知識(shí)寶庫(kù)，為真正的AI賦能做好準(zhǔn)備。

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AI需要“炸裂”，更需要“有用”

當(dāng)行業(yè)熱衷于探討“AGI”和“顛覆式創(chuàng)新”時(shí)，飛書(shū)選擇了一條更加務(wù)實(shí)的道路。知識(shí)問(wèn)答功能沒(méi)有花哨的包裝，卻能精準(zhǔn)調(diào)取員工最新文檔；它不宣稱(chēng)擁有“通用智能”，而是因深度結(jié)合企業(yè)私域數(shù)據(jù)而更懂業(yè)務(wù)細(xì)節(jié)。這種產(chǎn)品策略源自對(duì)產(chǎn)業(yè)需求的準(zhǔn)確理解：大多數(shù)企業(yè)不需要宏大的AI愿景，而是需要解決“會(huì)議決策是什么”、“指標(biāo)數(shù)據(jù)在哪查”等具體問(wèn)題。

正如飛書(shū)明確指出：AI Ready的第一步是數(shù)字化ready。中國(guó)產(chǎn)業(yè)智能化的關(guān)鍵突破口，不在于技術(shù)多先進(jìn)，而在于企業(yè)是否已將自身數(shù)據(jù)整理規(guī)范。飛書(shū)知識(shí)問(wèn)答的核心價(jià)值，正是為那些重視數(shù)據(jù)基礎(chǔ)建設(shè)的企業(yè)提供了合適工具，幫助他們?cè)趯?shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中發(fā)揮AI效能。

這種理性務(wù)實(shí)的產(chǎn)品態(tài)度，代表了一種切實(shí)可行的AI應(yīng)用路徑：不追求技術(shù)炫耀，而是專(zhuān)注將技術(shù)與業(yè)務(wù)需求精準(zhǔn)對(duì)接，讓AI真正為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值。

點(diǎn)個(gè)愛(ài)心，再走 吧