這兩年，AI 技術不斷出圈，特別是年初的DeepSeek讓AI部署成本大幅下降，大量的企業都開始搭建自己的AI模型。市面上似乎有大量的工具都非常簡單，能分分鐘做出一個“自己的 GPT”，雖然聽起來誘人，但對于我們這種不是技術崗的人來說，落地一套真正可用的 AI 功能，真的不容易。

我所在的公司是做工業設備的，平時經常要為客戶提供操作說明、故障處理文檔、日常保養流程之類的資料。以前這些內容我們都是通過 PDF 或微信發文件的方式給出去。

但客戶那邊常常反饋看不懂、不知道去哪翻，稍微遇到一點故障就來找我們客服，問的其實都是一些很基礎的問題，重復率特別高。我們也想過做一套智能客服系統，但一方面預算有限，另一方面找不到合適的技術資源，也不想為了這么個小場景單獨開發。

直到前段時間我接觸到了草料二維碼的一個功能——AI 解讀，才發現原來還有一種更“輕巧”的方式。

一個二維碼，就能問問題了？

AI 解讀這個功能，說白了就是你把一份說明文檔、產品介紹或者制度流程上傳進去，生成一個二維碼。用戶掃碼之后，能像和客服聊天一樣，用自己的語言提問，系統會即時返回答案。

舉個實際例子，我們有一臺比較復雜的打包機，客戶經常問“紅燈亮是什么問題？”、“換帶怎么換？”、“加熱器多久清理一次？”——這些問題在我們說明書的某個章節其實都寫過，但真沒人認真翻。

我們現在的做法是：把這臺設備的使用手冊上傳，生成一個帶AI 解讀功能的二維碼，貼在機器旁邊，客戶直接掃碼——可以先看到 AI 自動提煉的重點信息，也可以自己問問題，比如：“我想換加熱管，怎么操作？”

我試了幾次，回答基本都挺準的，有幾次回答內容不太對，但我們可以通過提示詞去調整答案傾向，或者直接修改源文檔。

更方便的是，后臺還能看到客戶提了什么問題，常見問題一目了然。

不寫代碼，也能搭出“問答助手”

我不是技術人員，之前用過一些無代碼平臺，對工具本身也還算了解。但這個功能的“門檻之低”還是讓我意外。

我們第一次嘗試，是我一個人操作，上傳了打包機說明書 PDF和設備參數、照片等信息，生成了一個打包機二維碼，然后點了“開啟 AI 解讀”，設置了logo，取了個名字叫“AI小包”（算是給這個設備取了個“AI身份”）。

發布后，二維碼直接就能用了，我發給同事測試，他們一點開就有了3個AI總結出來的常見問題，體驗了一下覺得“問起來挺順”，不像是機器人那種死板回答，很多問題它能理解上下文。

后來我們在另一個產品上也試了，用的是多份文件的方式生成內容，結果也一樣順暢，連 IT 部門都沒參與。

使用下來，哪些地方真的有用？

說幾個我們自己覺得有用的點，不是那種“功能很強大”式的官方話術，而是日常真的用得上的：

● 重復問題明顯減少：客服那邊反饋，裝了二維碼之后，客戶大概有55%的問題自己就解決了，不用再來問人。

●內容隨時改，不用重新生碼：有一次我們修改了說明書的一處操作順序，只要后臺更新內容，掃碼就是最新版，二維碼不變。

●客戶提問數據變成了“反饋入口”：我能看到客戶提問的關鍵詞，比如“更換皮帶”、“報錯 E3”，這說明說明書哪些地方解釋不清楚，能及時修正。

還有一個比較有意思的事兒：我們產品經理在內部會上說，“這功能感覺像是我們自己訓練了個產品 AI，雖然它不會回答復雜的技術問題，但能幫我們過濾掉大量雜音。”

適合誰用？不是客服場景

除了設備產品，我們內部試著用 AI 解讀來處理一些員工制度，比如報銷流程、休假規定等。我們把制度文檔上傳后生成二維碼，貼在 OA 首頁或辦公區公告欄，員工掃碼后可以直接問“帶薪年假怎么算？”、“打車報銷去哪填？”——效果還挺好，HR 那邊說問的人少多了。

所以我認為這個功能不僅適用于面向客戶的說明書，還能在企業內部管理場景中幫助提升效率。

為什么我推薦試一試？

●上手快，操作簡單：非技術人員也能 30 分鐘上線一個“智能問答二維碼”。

●內容可控、可更新：不用重新生成碼，只要后臺同步內容就好。

●從客服轉為產品洞察：提問記錄、關鍵詞頻次，都是寶貴的運營線索。

我自己做運營這么多年，越來越意識到——工具不是越復雜越好，而是要“能解燃眉之急，還不折騰”。

AI 解讀對我們來說，不是“改變了什么”，而是悄悄替代了過去一堆麻煩的環節，節省了客服時間，也讓我們有更多精力優化真正重要的事。