#1. 企业知识库问答助手（聊天助手）

#项目背景

假设你是一家 SaaS 公司的产品经理，公司拥有大量的产品文档、API 文档和常见问题集。你希望构建一个智能问答助手，让客户和内部团队成员可以通过自然语言提问获取准确的产品信息。

#需求分析

• 能够基于产品文档准确回答用户问题。
• 当文档中没有相关信息时，如实告知用户而不是编造答案。
• 支持多轮对话，用户可以追问细节。
• 回答中包含专业术语时给出简要解释。
• 语气要专业但不生硬，像一位耐心的技术支持工程师。

#设计思路

选择「聊天助手」类型，关联产品文档知识库，通过精心设计的提示词来控制 AI 的行为规则和回答风格。

#详细步骤

第一步：创建知识库。

进入「知识库」页面，点击「+ 创建知识库」。命名为"产品文档库"。上传所有产品文档（PDF、Markdown 等格式）。使用默认的自动切分策略处理文档。等待文档处理完成。

第二步：创建聊天助手应用。

进入「工作室」，点击「创建应用」→ 选择「聊天助手」→ 命名为"产品智能客服"。

第三步：编写提示词。

你是 [公司名称] 的产品技术支持工程师小助。你的职责是帮助用户解答产品使用中遇到的问题。

## 回答规则
1. **知识库优先**：所有回答必须基于知识库中的产品文档内容。如果文档中有相关信息，请准确引用。
2. **诚实告知**：如果知识库中没有涉及用户的问题，请坦诚告知："这个问题不在我目前掌握的资料范围内，建议您联系人工客服获取帮助。"
3. **术语解释**：使用专业术语时附带简要的通俗解释。
4. **结构化输出**：操作步骤类的回答使用编号列表呈现；参数对比类的回答使用表格呈现。
5. **主动引导**：回答完毕后，主动询问是否还有其他问题或是否需要更详细的说明。

## 语气风格
- 专业、耐心、友好
- 像一位经验丰富的技术支持前辈

第四步：关联知识库。

在编排页面的「知识库」区域点击「+ 添加」，选择"产品文档库"。配置 TopK 为 3，Score 阈值为 0.6。

第五步：选择模型。

选择 GPT-4 或同等能力的模型，确保回答质量。

第六步：调试测试。

在调试区域测试以下场景：

• 产品功能相关的常规问题。
• 文档中未涉及的问题（验证"诚实告知"规则）。
• 多轮追问（验证上下文保持能力）。

第七步：优化迭代。

根据测试结果调整提示词和知识库配置。

第八步：发布上线。

#优化建议

• 定期更新知识库中的文档，确保产品迭代后文档内容保持最新。
• 通过日志功能分析用户的高频问题，针对性地补充知识库内容。
• 利用标注功能对 AI 回答质量进行持续评估和改进。
• 可以设置变量来获取用户的产品版本信息，实现版本相关的精准回答。