2025 年各公司如何在自动化工作流程中使用 AI 知识库

2025 年 AI 知识工作流程的实际运作方式：从洞察到执行

现代团队不再将知识视为存储在分散文件夹中的静态文档。2025 年，绩效最高的组织在人工智能驱动的知识工作流上运营，这些系统将原始信息转化为决策、行动和自动化流程。

无论你是在构建内部知识引擎、自动化多步骤工作流程，还是将人工智能集成到产品开发中，了解人工智能知识工作流程的运作方式现在都是一种竞争优势。

本指南详细介绍了 AI 知识工作流程的样子、生成式 AI 如何提升整个系统，以及 Kuse（专为知识密集型工作而构建的 AI 工作空间）内部的真正端到端体验是什么样子。

如果你想了解人工智能知识库背后的基础知识（语义索引、检索、RAG 等），你可以浏览我们之前关于人工智能知识系统基础的指南。如果您想要一整套推动知识自动化的工具，我们的 2025 年顶级人工智能知识库平台回顾 深入生态系统。

本文重点介绍工作流程本身，即情报如何在组织中流动。

AI 知识工作流程是什么样子？

人工智能知识工作流程是一个连续的周期，在这个周期中，信息被收集、解释、结构化并转化为行动。它将机器智能与人工决策融为一体，使团队能够以更少的手动步骤更快地行动。

完整的 AI 知识工作流程通常包括五个主要阶段：

1。知识摄取

第一阶段是跨格式、渠道和孤岛吸收组织所知道的一切。
人工智能驱动的摄取管道流程：

• 产品规格、PDF、架构文档
• 电子邮件、聊天、支持票、CRM 备注
• 设计文件、图像、视频记录
• 市场研究、日志、电子表格
• 政策、标准操作程序、法律文件

与需要手动分类的传统系统不同，AI 会自动提取文本、结构、实体、标签和关系。它可以识别概念、日期、依赖关系和语义含义——即使内容混乱或非结构化也是如此。

这创建了一个统一的 “知识图谱”，其中每条信息都是相互关联的，而不是孤立的。

2。语义索引和嵌入模型

摄取后，每个文档和概念都被转换为矢量嵌入——意义的数学表示。这使得语义理解远远超出了关键字搜索的范围。

例如，像这样的查询：

• “欧洲的账单升级是如何运作的？”
• “我们上次重新设计产品背后的原因是什么？”
• “我们在哪里描述我们的 SLA 例外情况？”

即使没有关键字匹配，也可以直接映射到正确的源材料。

语义索引聚集了相似的想法，链接了上下文文档，并支持多跳检索，这意味着该系统可以从多个来源提取见解来回答复杂的问题。

3.上下文检索 (RAG)

检索增强生成（RAG）是一个情报层，它在生成答案或执行工作流程之前选择正确的知识。

RAG 决定：

• 哪些文件是相关的
• 哪些部分很重要
• 哪些来源是权威的
• 可以根据权限使用哪些数据
• 如何将多个参考文献组合成一个连贯的答案

这样可以防止出现幻觉，并确保 AI 输出以真实的组织知识为基础。对于受监管的行业，RAG 至关重要，因为它可以保证答案遵循经过验证的内容和访问控制规则。

4。自动推理和工作流程逻辑

在这个阶段，人工智能开始运作。

系统不仅能回答问题，还能够：

• 根据政策和过去的案例提出解决方案
• 起草多步骤工作流程
• 生成 PRD、标准操作程序、简报或报告
• 知识发生变化时触发通知或更新
• 识别矛盾或缺失的信息
• 跨团队和系统制定决策

在这里，人工智能就像决策引擎一样——分析背景、理解意图并生成可操作的输出。

5。持续学习

AI 知识工作流程通过反馈回路演变。
该系统不断从以下方面学习：

• 内容编辑
• 文件批准
• 用户更正
• 新文件已上传
• 产品架构或政策的更新
• 团队行为和搜索模式

随着时间的推移，工作流程变得更加准确、更快，并且与团队的运作方式更加一致。

AI 知识工作流程不是静态的，它们是与您的组织一起成长的动态系统。

生成式 AI 在知识工作流程中的应用

生成式 AI 是创建的层，而不仅仅是检索层。

一旦系统了解了你的知识，生成式 AI 就会将其转化为新的资产、决策或行动。以下是它发挥关键作用的地方：

1。自动创建新文档

生成模型可以将复杂的多源上下文转化为已完成的可交付成果，例如：

• PRD 和功能简介
• 入门手册
• 策略备忘录
• 用户研究报告
• 疑难解答流程
• 政策更新
• 发行说明
• 客户回应

这些产出以公司的实际知识为基础，而不是通用文本。

2。合成多源信息

当见解来自多个来源（反馈、日志、架构图、电子表格）时，生成式 AI 会将其统一为：

• 摘要
• 叙述
• 战略见解
• 比较表
• 图表
• 时间表

这个综合层可以帮助团队更快地得出结论。

3.将知识格式化为运营资产

生成式 AI 可以将原始知识转化为：

• 流程图
• 决策树
• 清单
• 分步工作流程
• 图表
• 竞选资产

这对于需要以不同格式呈现相同信息的跨职能团队来说尤其有价值。

4。检测差距和自动建议更新

生成式 AI 将新输入（工单、产品变更、合规性更新）与现有文档进行比较。
如果某些内容已过时或缺失，它会自动标记不一致之处并草拟更新。

这解决了最大的组织问题之一：保持知识新鲜。

示例：完整的 AI 知识工作流程正在运行中（使用 Kuse）

要了解这在实际工作中是如何发挥作用的，以下是 Kuse 内部完整的知识工作流程的样子。

第 1 步 — 构建一个反映项目的工作空间

计划新一代视频功能的产品经理首先要在 Kuse 中创建一个项目。
他们上传所有相关文件：

• 用户反馈表
• 架构图
• 过去的 PRD
• 参考视觉效果
• 电子表格
• 市场研究
• 设计资产

Kuse 会即时摄取所有内容并对其进行语义索引。

第 2 步 — 将原始数据转化为见解

PM 选择反馈文件并问 Kuse：

“总结与视频生成相关的用户痛点。”

Kuse 识别主题，聚合见解，将它们与以前的版本联系起来，并重点介绍值得采取的行动。总理现在有了基于数据的清晰理解。

第 3 步 — 根据真实背景生成 PRD

PM 直接从 Kuse 的分析中重点介绍关键见解，引用这些见解，然后选择架构文件作为参考。

然后，Kuse 制作：

• 结构化的 PRD
• 目标、限制和接受标准
• 用户体验场景
• 风险
• 依赖
• 推出规划

所有内容都可以在线编辑，项目经理可以直接添加注释或修改章节。

第 4 步 — 创建符合品牌风格的创意资产

接下来，总理想要一张新功能的宣传图片。
他们选择过去的海报和新的PRD作为背景。

Kuse 即时生成：

• 品牌一致的视觉效果
• 变体
• 留言中的副本

这消除了产品和设计团队之间的摩擦。

第 5 步 — 使用 Magic Pen 进行多文件、跨上下文编辑

对于更高级的修改，PM 使用魔法笔，选择多个文件并在画布上直观地标记更改。

Kuse 解释说：

• 指令
• 视觉标记
• 引用的文件

并生成连贯的、更新的交付成果。

第 6 步 — 一切都变成未来的知识

所有输出（PRD、见解、海报、图表）都成为新的背景。

稍后，团队成员可以问：

• “我们为什么要这样设计这个功能？”
• “哪些用户痛点推动了决策？”
• “向我展示与视频生成相关的所有资产。”

Kuse 可以立即检索到完全正确的知识。

这是 AI 知识工作流程的完整生命周期：摄取 → 理解 → 创建 → 完善 → 存储 → 检索。

结论

AI 知识工作流程从根本上改变了组织的运作方式。
它们消除了减慢执行速度的分散性，减少了重复的文档工作，并将非结构化信息转化为结构化智能，为决策和自动化提供动力。

当与生成式 AI 结合时，知识工作流程会演变为动态系统：不仅存储信息，还要持续解释信息、使用它进行创建，并使用它来驱动整个工作流程。

Kuse 处于这种转变的中心。通过让团队上传材料、与背景聊天、生成 PRD、设计资产和构建工作流程，所有这些都在一个统一的空间内完成，Kuse 成为组织的操作记忆。

知识不再是你存储的东西。它已成为您的团队每天用来更智能地工作、更快地行动的东西。

常见问题解答

1。什么是 AI 知识工作流程？

它是一个自动化系统，人工智能可以在其中摄取信息，从语义上理解信息，智能地检索信息，并生成从文档到决策的输出。它将知识从静态文本转化为行动情报层。

2。人工智能知识工作流程与人工智能知识库有何不同？

知识库存储信息。
知识工作流程使用这些信息来 创造， 执行，以及 自动化—将知识转化为行动。

3.哪些工具支持 AI 知识工作流程？

Kuse、Guru、Zendesk AI 和现代企业知识平台等系统结合了摄取、语义搜索、RAG 和工作流程自动化。

4。生成式 AI 在工作流程中的位置如何？

生成式 AI 将检索到的信息转换为新的输出（PRD、摘要、工作流程、视觉效果），并随着系统的学习不断更新文档。

5。人工智能知识工作流程能否取代手动文档？

并非完全如此，但它们极大地减少了手动工作。团队减少从头开始编写的内容，将更多的时间花在验证、编辑和制定战略决策上。

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