Work 02 · 可信知识服务
企业知识库与智能客服机器人企业知识库与客服
它不只是一个会聊天的 Demo，而是一套有知识依据、有评测过程，也知道什么时候应当交给人的回答系统。
12 / 12修复后复测通过
双知识库事实与话术分离
转人工保留责任边界
真正难的不是回答
企业知识分散在历史材料、业务规则和客服经验中。机器人即使能生成流畅回答，也可能没有依据、遗漏风险，或者在应该转人工时继续回答。
因此，我把“回答是否可信”拆成知识来源、检索、表达、风险判断和评测修复几个独立问题。
我负责什么
知识工程整理业务事实、流程、QA 和风险规则，区分业务知识与表达引导。
回答规则设计先给方向、再轻量追问的体验，避免机器人像审单问卷。
评测与修复首轮 11 / 12，通过问题定位修复后复测 12 / 12；双知识库验证 5 / 5。
用户问题与意图
↓业务事实库 / 话术引导库
↓检索、回答与依据
↓风险识别与转人工
↓失败记录、修复与回归评测
关键取舍
覆盖更多问题，不应以牺牲可信度为代价。报价、风险和无法确定的问题需要保留人工确认，机器人不应假装自己知道。
这个项目让我确认：好系统不仅要能回答，还要能够被验证，并清楚自己的边界。
隐私与公开边界：本页不展示客户知识内容、真实对话、应用 ID、内部路径、提示词、权限结构和供应商配置。评测数字仅对应当时记录的有限样本，不代表所有问题均准确。