公司如何在 2025 年在自動化工作流程中使用 AI 知識庫

AI 知識工作流程在 2025 年的實際運作方式：從洞察到執行

現代團隊不再將知識視為存儲在散散文件夾中的靜態文檔。2025 年，表現最高的組織採用 AI 驅動的知識工作流程運作，這是將原始資訊轉換為決策、行動和自動化流程的系統。

無論您是建立內部知識引擎、自動化多步驟工作流程，還是將 AI 整合到產品開發中，了解 AI 知識工作流程如何運作現在都是競爭優勢。

本指南概述了 AI 知識工作流程的外觀、生成式 AI 如何提升整個系統，以及 Kuse 內的真正端對端體驗是什麼樣子，這是一個專為知識密集工作而打造的 AI 工作區。

如果您想了解 AI 知識庫背後的基礎知識（語義索引，檢索，RAG 等），您可以探索我們之前有關 AI 驅動的知識系統基礎指南。如果您想要提供全面的工具，可以為知識自動化提供支援，我們的 檢討 2025 年頂級人工智能知識庫平台 更深入地進入生態系統。

本文專注於工作流程本身 —— 智慧如何在您的組織中流動。

AI 知識工作流程是什麼樣子？

AI 知識工作流程是一個持續循環，資訊會收集、解釋、結構化並轉化為行動。它將機器智能與人類決策融合，使團隊能夠以更少的手動步驟來更快地移動。

完整的 AI 知識工作流程通常包括五個主要階段：

1.知識攝入

第一階段是吸收組織所知的一切 — 跨格式、通道和孤島。
採用 AI 驅動的吸收管道流程：

• 產品規格、PDF、架構文件
• 電子郵件，聊天，支持票，CRM 筆記
• 設計文件，圖像，視頻轉錄
• 市場調查、日誌、試算表
• 政策、SOP、法律文件

與需要手動分類的傳統系統不同，AI 會自動提取文字、結構、實體、標籤和關係。它可以識別概念、日期、依賴關係和語義意義，即使內容混亂或非結構化。

這會創建一個統一的「知識圖」，其中每個信息都是連接的，而不是隔離的。

二.語義索引與嵌入模型

擷取後，每個文件和概念都會轉換為向量嵌入 — 意義的數學表示。這使語義理解遠遠遠超越關鍵字搜索。

例如，如下查詢：

• 「歐洲帳單升級如何運作？」
• 「我們最後一次產品重新設計背後的理由是什麼？」
• 「我們在哪裡描述我們的 SLA 例外情況？」

直接映射到正確的源材料，即使沒有關鍵字匹配。

語義索引集類似的想法、連結關聯文件，並啟用多跳擷取，這意味著系統可以從多個來源中獲取洞察，以回答複雜的問題。

三.上下文檢索 (RAG)

檢索增強生成 (RAG) 是在產生答案或執行工作流程之前選擇正確的知識的智能層。

RAG 決定：

• 哪些文件有關
• 哪些部分重要
• 哪些來源是權威的
• 可根據權限使用哪些數據
• 如何將多個引用合併為一個一致的響應

這可以防止幻覺，並確保 AI 輸出基於真正的組織知識。對於受監管的行業，RAG 至關重要，因為它確保答案遵循經過驗證的內容和訪問控制規則。

4.自動推理和工作流程邏輯

在這個階段，AI 開始運作。

系統不僅回答問題，而是可以：

• 根據政策和過往案例提出解決方案
• 草擬多步驟工作流程
• 產生 PRD、SOP、摘要或報告
• 知識變更時觸發通知或更新
• 識別衝突或缺少信息
• 跨團隊和系統映射決策

這就是 AI 的作用就像決策引擎一樣，分析前後關聯，了解意圖，並產生可行的輸出。

5.持續學習

AI 知識工作流程通過反饋循環進行演變。
系統持續從以下方面學習：

• 內容編輯
• 文件核准
• 用戶更正
• 上傳的新檔案
• 產品架構或政策的更新
• 團隊行為和搜索模式

隨著時間的推移，工作流程變得更準確、更快，並與團隊的運作方式更符合。

AI 知識工作流程並不是靜態的，它們是與組織一起成長的動態系統。

生成人工智能適合知識工作流程的地方

生成式 AI 是創建的圖層，而不僅僅是檢索。

一旦系統了解您的知識，生成人工智能將其轉化為新的資產、決策或行動。這就是它發揮關鍵作用的地方：

1.自動建立新文件

產生模型可以將複雜的多來源前後關聯轉換為已完成交付項目，例如：

• PRD 和功能簡介
• 入職手冊
• 策略備忘錄
• 使用者研究報告
• 疑難排解流程
• 政策更新
• 版本注意事項
• 客戶回應

這些輸出基於實際的公司知識，而不是通用文本。

二.合成多源資訊

當多個來源 (反饋、記錄檔、架構圖表、試算表) 中的見解存在時，生成式 AI 將它們統一為：

• 摘要
• 講述
• 戰略見解
• 比較表
• 圖表
• 時間線

這個合成層可幫助團隊更快地得出結論。

三.將知識格式化為營運資產

生成人工智能可以將原始知識轉化為：

• 流程圖
• 決策樹
• 檢查清單
• 逐步工作流程
• 圖表
• 廣告活動資產

對於需要以不同格式呈現相同資訊的跨職能團隊來說，這特別有價值。

4.偵測間隙並自動建議更新

產生式 AI 將新輸入（包括票據、產品變更、合規性更新）與現有文件進行比較。
如果某些內容已過時或缺少，它會自動標記不一致性和草稿更新。

這解決了最大的組織問題之一：保持知識新鮮。

範例：執行中的完整 AI 知識工作流程（使用 Kuse）

為了瞭解這在實際工作中如何發揮作用，以下是 Kuse 內部完整的知識工作流程。

步驟 1 — 建立反映專案的工作區

規劃新的視訊產生功能的產品經理，首先是在 Kuse 中建立專案。
他們上傳所有相關文件：

• 用戶反饋表單
• 架構圖
• 過去的 PRD
• 參考視覺效果
• 電子表格
• 市場研究
• 設計資產

Kuse 立即吸收並以語義方式索引所有內容。

步驟 2 — 將原始數據轉化為洞察

主管選擇反饋文件並詢問庫塞：

「總結與視頻生成相關的用戶痛點。」

Kuse 可識別主題、叢集洞察，將它們與先前版本聯繫起來，並強調值得採取的動作。總理現在具有明確的資料理解。

步驟 3 — 基於實際上下文生成 PRD

PM 直接從 Kuse 分析中突出關鍵見解，引用它們，並選擇架構文件作為參考。

然後庫塞產生：

• 結構化的 PRD
• 目標、限制和接受標準
• 用戶體驗場景
• 風險
• 依賴
• 推出規劃

所有內容都可以內嵌編輯，PM 可以直接添加註釋或修改部分。

步驟 4 — 建立符合品牌風格的創意資產

接下來，總理想要為新功能提供促銷圖像。
他們選擇過去的海報和新的 PRD 作為上下文。

庫斯立即產生：

• 品牌一致的視覺效果
• 變化
• 訊息上複製

這樣可以消除產品和設計團隊之間的摩擦。

步驟 5 — 使用魔術筆進行多文件，跨上下文編輯

對於更進階的修改，PM 會使用「魔術筆」，選取多個檔案並在畫布上視覺化標記變更。

庫塞解釋：

• 指示
• 視覺標記
• 參考的檔案

並產生一個一致且更新的交付項目。

步驟 6 — 一切都成為未來的知識

所有輸出 — PRD、洞察、海報、圖表 — 都會成為新的背景。

稍後，團隊成員可以詢問：

• 「為什麼我們要這樣設計這個功能？」
• 「哪些用戶痛點導致決定？」
• 「向我顯示與視頻生成相關的所有資產。」

Kuse 立即檢索完全正確的知識。

這是 AI 知識工作流程的完整生命週期：獲取 → 了解 → 創建 → 精細 → 存儲 → 檢索。

結論

AI 知識工作流程從根本上改變組織的運作方式。
它們消除可減慢執行速度的碎片、減少重複性文件工作，並將非結構化資訊轉換為可驅動決策和自動化的結構化智慧。

與生成式 AI 結合時，知識工作流程將會發展為動態系統：不僅存儲信息，還可持續解釋信息，使用它創建，並使用它來驅動整個工作流程。

庫塞坐在這個輪班的中心。透過讓團隊上傳材料、與前後關聯聊天、產生 PRD、設計資產和建立工作流程 —— 所有內容都在一個統一空間內 —— KUSE 成為組織的營運記憶體。

知識不再是您存儲的東西。它成為您的團隊每天使用的東西來更聰明地工作並更快地運行的東西。

常見問題

1.什麼是 AI 知識工作流程？

這是一個自動化系統，AI 可以採集資訊、語義理解資訊、智慧地擷取資訊，並產生輸出 — 從文檔到決策。它將知識從靜態文本轉換為操作情報層。

二.AI 知識工作流程與 AI 知識庫有何不同？

知識庫會儲存資訊。
知識工作流程會使用該資訊 創建， 執行，以及 自動化— 將知識轉化為行動。

三.哪些工具支援 AI 知識工作流程？

Kuse、Guru、Zendesk AI 和現代企業知識平台等系統結合了擷取、語義搜尋、RAG 和工作流程自動化。

4.生成人工智能在哪裡適合工作流程？

產生式 AI 將擷取的資訊轉換為新輸出 (PRD、摘要、工作流程、視覺效果)，並隨著系統學習時，將文件保持更新。

5.AI 知識工作流程可以取代手動文檔嗎？

不完全，但它們大幅減少了人工的工作。團隊可以減少從頭開始寫作，並花更多時間驗證、編輯和做出策略決策。

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