机器心脏中心的原始编辑：熊猫，杨文，您也有这种经验：企业知识的基础就像是“狗屎山”，您找不到想要的信息；在上周找到一分钟的会议，例如考古学；忘记哪个小组发送了一个超级重要的文件；每当您撰写报告时，就像重新调整轮胎...在最终分析中，这些问题的根源是：作为人们，我们并不完全记住公司的复杂知识，而我们在不知道对它们的真实理解的情况下更无意中。既然AI季节即将到来，我们可以为许多知识任务和组织提供用于处理的AI，所以问题是：AI如何才能真正理解我们公司自己的知识？只要使用“一般AI + rag”或直接将业务知识放在直接模型模型上的知识的复杂性，不仅是极其无效的，而且通常是无效的。如果您与Feishu合作，您需要的答案是“ Feishu知识问答”，它不仅可以满足公司的业务需求，而且还可以实现信息的最终安全性。有了这个，我们可以活着“没人要记住，但是我们可以在几秒钟内得到结论。” Feishu问答的知识是什么？简而言之，Feishu知识问答是一种AI工具，可以将您的所有业务和个人信息整合在一起并理解。它可以根据用户的Feishu消息，文档，知识库，良好的注释和服务中的所有文本文件和信息提供深入的理解，然后为用户提供相对准确的相关反馈。此外，Feishu知识问答非常快速地包括业务组织中的新信息 - 它可以在几秒钟内进行更新，这可以提高用户的工作效率。同时，基于AI的强大功能（DeepSeek-R1全血版本或Doubao），Feishu知识问答可以因此，理由并根据搜索和摘要信息生成其他内容，以成为用户的工作助理。就公司用户最关心的安全性而言，Feishu知识问答也有很棒的基础。它实现了特定于每个用户的同意管理 - 知识知识和知识答案的范围始终与用户自己的权限相对应，并实现了成千上万人的MGA许可。此外，Feishu使用的DeepSeek-R1全血的模型版本由火山机独立部署，并与市场上的其他DeepSeek完全分开。在为用户提供更好，更快的体验的同时，它还可以确保业务数据的安全性。同时，Feishu还承诺不要使用用户的任何业务知识数据来培训AI。作为老用户，机器的核心首次获得了内部测试的资格。经过一些实际的试验，我们相信Feishu知识问答的整体表现超出了预期，但存在一些缺陷。例如，Feishu知识问答可能不是完全“开箱即用”，而企业仍需要在知识的构建中获得一定水平的“ AI准备”。换句话说，如果Feishu希望进行问答知识才能真正发挥作用，那么公司自己的基础架构（例如信息，知识结构和权威管理的质量）同样重要。如果公司的内部信息太令人困惑，则如果设置不清楚，那么无论AI多么聪明，都会犯错。此外，Feishu知识问答仍然有很大改进的空间。例如，在官方示范中，有一个不准确的答案现象。如果是产品或模型功能，那么可以实现可以在企业中实现大量产品的产品还有很长的路要走。想尝试飞行书知识问答吗？请访问此链接to申请：ask.feishu.cn测试知识的问题和答案，第一任务是公司知识资产的激活者。对于Feishu等合作伙伴关系和业务管理平台，文档和知识管理是用户的基本需求。在这方面，所使用的传统方法和方法包括关键字搜索，同意管理系统，版本控制和审核，知识图，标签系统等。接下来，我们将提供一项实际试验，以了解企业和工人如何为Feishu企业和工人提供知识。对于那些全天在“文字，山脉和海洋中工作”的人来说，强大的信息捕获是最困难的工作。信息总是散布在不同的角落。一些小组的消息太多，并且已经设置了以免干扰。一些MGA文档具有权限，但尚未打开。在快速工作中，返回并一次找到一个几乎“非常低成本”的东西。目前，Feishu知识问答很容易使用。它启动了模糊的搜索功能，您可以通过描述问题来快速将相应的信息与组聊天匹配。举一个例子。几个小时前，该公司说它要去营地，但是当我忙碌时，我忘记了特定的时间和位置。我们只是问休闲，Feishu问答的知识从小组聊天中获得了基本的露营信息。为了防止大型模型的胡说八道，它清楚地表明了报价的资源，这可能会稍作单击找到语音记录。除了聊天的记录外，Feishu知识问答还可以获取文档，表格，会议分钟等。搜索后，Feishu知识问答为图片和文本提供了全面的答案。它没有停止最初的问题，并积极补充了诸如培训数据量表的信息，理解的好处NG的成本等。变压器，RNN，CNN，俗人在听到它时被蒙蔽。但是，我们可以养活Feishu问答的知识。在理解和消化之后，我们将对概念提供详细的解释，以便我们可以理解一般含义和更多与业务相关的信息。例如，Meta的AI首席科学家Yann Lecun有时会花48分钟介绍SSL模型。在我们使用Feishu Miaoji将其转换为演讲之后，整个文字为8,729个单词，各种专业术语在天上飞来飞去，使某人看起来像个头，两个大。我们只需要问问题：什么是SSL模型？ Feishu知识问答将通过授权的文档和文件进行搜索，并快速理解并包括答案。此外，当公司庞大时，法规和流程将很复杂，这对于新移民来说也是工作场所的主要挑战。现在问：如何申请计算机监视器？如何安装浏览器插件？ Feishu知识问答可以直接显示相关的系统和服务流程，也可以跳到Manu -Manong Consult的服务台。举例说明机器心脏内的进一步医疗索赔过程。 Feishu知识问答已经完全遵守了两种进一步处理医疗主张的方法，并特别强调了阈值，时间节点等的价值，以便人们可以看到它而无需单独检查。除了搜索和集成功能外，Feishu知识问答还可以根据业务知识提出每周报告，工作计划，图表等。以这支球队的烹饪比赛为例。我们输入即时的词：您在这场露营比赛中有什么菜？将使用哪些成分？做一个桌子。 Feishu Knowleden的问答遥远超出了期望 - 这不仅准确地找到了相关的交流在小组聊天中，但要付诸实践，每个同事都想做的菜肴，并且基于此菜是明智的选择，将所需的成分组合成并生成一个结构化的表。这不仅是对内容的搜索，而且是上下文的“创造”。 Feishu知识问答不仅是说AI问答的这些功能，许多人的反应“只会回答问题并解决疑问”。但是在费舒（Feishu），这件事远非简单。同意管理实现了“成千上万的人和成千上万的面孔”，跟踪了答案资源，模型转向了意志... Feishu知识问答发现了业务在安全与情报之间要求的平衡。对于企业，信息安全始终是重中之重。如果公司数据无条件地输入了FashionLarge模型，则不仅构成了数据破坏的风险，而且还使公司了解他人的答案来源。在这方面，FeishU知识问答已经通过精致的权威管理机制在“成千上万的人和数千个面孔”的问答中建立了明智的经验，该机制可以确保信息安全，同时实现高效且聪明的知识服务。换句话说，当使用Feishu知识问答获取答案时，我们只能基于我们允许的信息搜索，例如可访问的文档，我们包括的小组聊天和参与会议。因此，尽管首席执行官，商业总监和普通雇员都提出了同样的问题，但该系统将根据其主持人的识别和涵盖不同的答案提供不同的答案，从而避免了最大程度的敏感信息泄漏。例如，我们的一些同事在这里使用相同的提示词：“哪些内容与我们最近关注的AI代理有关？”在Feishu知识问答中，然后在其权限内获得了各种答案。对于同样的问题，同事从机器的核心方面获得了不同的许可，对Feishu Q＆A的反应不同。左侧的两张照片来自机器心脏编辑部门，右边是销售部门（某些业务敏感信息是 - 代码）。同时，Feishu还承诺，公司数据将不会用于训练主要的大型模型以防止来自来源的数据滥用。 Konai许可的Flying Bookang机制Trius意识到了第二层响应，涵盖了获取阶段的所有数据，并且在结果返回以确保每个答案都是安全，控制，及时和准确的时进行许可验证。通过“广泛的搜索和恢复准确性”的方法，Feishu在信息的安全性和AI舒适性之间取得了巨大的平衡。自动监测和防止幻觉很长时间，大型语言模型的“幻觉”问题已成为主要障碍限制他们在实际业务环境中的实施。大型模型通常会开发出有意义但不匹配事实的答案，尤其是当它们涉及公司知识，过程或历史政策时。当“形成Kwentor”时，它会欺骗决策并带来风险。 Feishu知识问答为物质自动监测提供了实用的解决方案。基于公司自己的基本知识，例如文件，会议记录，Feishu的多维表等，它不仅可以提出答案，而且还可以将每个答案的链接附加到答案的答案，以答案答案答案答案答案答案答案答案答案答案答案的答案和链接答案是答案和链接的答案。原始资源在复杂而强大的商业环境中显示，这种可追溯性机制实质上是在AI的答案中添加了“证据链接”，这极大地提高了输出内容的可靠性，同时还增强了业务的控制和信心用户使用AI.Single模型并支持许多大型模型的自由过渡，涵盖了DeepSeek R1和自发开发的Bean Bag Big Model的全血版本，这极大地丰富了Smart Q＆A的技术基础。该设计不仅允许系统提供每个模型的好处，而且还为在不同情况下满足不同需求的企业提供了企业。更重要的是，Feishu知识问答不仅支持连接业务知识的内部基础，还包括网络搜索机制和混合搜索机制。这意味着，在未涵盖本地业务数据的情况下，系统可以自动增加公共网络的实时信息，以改善宽度和及时性NG答案。在安全性和独家定制方面，企业还可以选择开发自己的模型或自定义AI I独家应用程序以授权企业创建SMART符合他们的业务特征的问答和回答。 AI如何真正了解公司知识？ Feishu在似乎了解所有内容的通用模型中做到了这一点，但总是“陷入”公司真正关心的问题。例如，如果您要求一个通用模型介绍乌克兰战争的最新情况，它可以使您回顾成千上万个单词的活动，还可以谈论一些地缘政治知识。但是，如果您问这一点：“去年我们的商业化团队有多少钱？”可能还不清楚。这是因为通用模型取决于大规模的通用知识和Internet数据的实时更新。但是公司问题的性质是不同的。他们不是要在公共场所修复信息，而是关于对组织知识，背景，权威和逻辑的内部结构的深入理解和适应。商业知识严重传播，大量信息在会议记录中隐藏了n，小组聊天讨论，内部文档和数据有限，语义是模糊的，表达不平的和不完整的上下文。如果您仅依靠一般模型来理解和回答这种类型的丑闻，那么效果通常是不稳定，不变甚至频繁的错误。可以实施的业务水平知识水平的问题和答案所需的段落不仅是“知道”，而且是“理解”。 Feishu做出了一个重要的削减选择 - 而不是仅使用大型模型来“连接”业务信息，而是开发一个了解业务知识的AI系统。这种理解的基础源自许多技术实施和产品逻辑。首先，Feishu的知识和答案问题是基于业务系统在Feishu生态系统中积累的真实内容，包括文档，小组聊天，汇编MinuTES，多维表等。其次，系统的Feishu重新产生了分散的知识：结构分析，语义统一，融合格式，甚至解决诸如技术下的差异和分离技术的差异问题，为AI开发清晰和基础-Rich上下文。最重要的是，Feishu不是“处理所有内容的一组模型”，而是选择开放的基本模型，访问访问访问权限（RAG）的访问，并通过立即优化，意图和其他方式深入指导AI对业务问题的响应。后者意识到“基于业务环境”回答AI的能力。这不是一般术语，而是基于内部实际信息的语义理解和准确的表达。只要公司本身具有良好的多雨信息习惯，企业问答的知识应该是真正有益的，而Feishu建立了一种自然适合AI的场景：是创建，聊天聊天是语料库，并且文档知识渊博。它不是“卡住”大型商业模式，而是让AI“在业务中发展”。这也是Feishu知识问答可以超过传统搜索知识库或一般AI助手的原因，并成为一个可以真正提供业务，节省合作时间并提高生产力的系统。现在，AI确实为您的工作写了，让我们最后一次向Feishu了解问答，并让它为本文写一个结论。这很简单。打开Feishu知识问答框并输入以下提示单词。接下来，Feishu将找到文档本身并为其写出结论。提示：为我的Feishu知识问答的初稿写两个结论。在这里，Chooselet的第一个结论是Feishu B＆A：当文档报告数据，Inspiration for Group Chats的启发以及主要的会议决定可以准确地捕获和改变AI的生产力，Sleeping Corporation知识就会变成燃料推动业务增长。 Feishu发达的问答是通过信息整合和深层语义理解的能力，这些知识在几秒钟内进行了更新，使每个问题看起来像一块石头扔进了湖中，这激活了知识的整个生态的连锁反应 - 这可能是智能时代的“知识是战斗力”的最佳注释。如果您也在Feishu工作，也可以访问以下链接，以申请使用AI：ask.feishu.cn激活知识量的先驱
