Knowledge Assistant Pattern（知识助手模式）
知识库位置：
FDE Knowledge Base/12 Patterns/01-Knowledge-Assistant-Pattern.md
1. Problem Signature（问题签名）
Section titled “1. Problem Signature（问题签名）”典型客户问题：
员工拥有大量内部知识，但很难快速找到可信答案。
知识通常分散在：
- Wiki（维基/知识库）
- SharePoint（微软文档协作平台）
- Drive（网盘）
- Manuals（手册）
- Policy（政策文件）
- Internal Portal（内部门户）
2. Business Signals（业务信号）
Section titled “2. Business Signals（业务信号）”客户可能说：
“我们想做企业 ChatGPT。”
“员工找资料太慢。”
“知识都在，但大家不知道在哪里。”
“专家每天都在回答重复问题。”3. Typical Users（典型用户）
Section titled “3. Typical Users（典型用户）”- Employees（员工）
- Support Agents（客服坐席）
- Operations（运营）
- HR（人力资源）
- Sales（销售）
- Engineers（工程师）
- Field Workers（现场人员）
4. Current Workflow（现状工作流）
Section titled “4. Current Workflow（现状工作流）”典型：
Question（提问）↓Search Wiki（搜维基）↓Search SharePoint（搜文档库）↓Search PDF（搜 PDF）↓Ask Colleague（问同事）↓Ask Expert（问专家）5. Pain Points（痛点）
Section titled “5. Pain Points（痛点）”- Search time（搜索时间）长
- Knowledge fragmented（知识碎片化）
- Answers inconsistent（答案不一致）
- Experts repeatedly interrupted（专家被反复打断）
- New employee onboarding slow（新人上手慢）
- Old documents create confusion（旧文档造成混乱）
6. Root Causes（根本原因）
Section titled “6. Root Causes（根本原因）”常见根因：
Fragmented repositories（存储分散）Poor metadata（元数据缺失）Weak search（检索能力弱）No ownership（无责任人）Old document versions（旧版本文档）Permission complexity（权限复杂）7. Target Workflow（目标工作流）
Section titled “7. Target Workflow（目标工作流）”Employee Question（员工提问）↓Identity（身份识别）↓Knowledge Search / RAG（知识检索/检索增强生成）↓Relevant Sources（相关来源）↓Answer + Citation（答案 + 引用）↓Feedback（反馈）如果问题涉及实时业务状态：
Question Router（问题路由器）├─ Knowledge（知识型） → RAG└─ Transactional（事务型） → API8. Value Hypothesis（价值假设）
Section titled “8. Value Hypothesis（价值假设）”价值通常来自：
Less Search Time（更少搜索时间）+Fewer Repeated Questions（更少重复提问）+Faster Onboarding（更快上手）+More Consistent Answers（更一致的答案）9. When to Use（适用场景）
Section titled “9. When to Use（适用场景）”适合：
- 内部知识多
- 高频知识查询
- 知识文本化
- 用户需要自然语言入口
- 答案需要来源
10. When NOT to Use（不适用场景）
Section titled “10. When NOT to Use（不适用场景）”如果核心需求是：
- 精确实时余额
- 当前订单状态
- 结构化报表
- 事务查询
优先：
API（接口）Database（数据库）Analytics（分析）11. Reference Architecture（参考架构）
Section titled “11. Reference Architecture（参考架构）”主要组合：
Enterprise Search（企业搜索）+Enterprise RAG（企业级检索增强生成）+Permission-aware Retrieval（权限感知检索）可选：
Transactional API Router（事务型接口路由）12. Required Data（所需数据）
Section titled “12. Required Data（所需数据）”- Documents（文档）
- Metadata（元数据）
- ACL / Permissions（Access Control List，访问控制列表/权限）
- Version（版本）
- Effective Date（生效日期）
- Source（来源）
- Owner（责任人）
13. Integrations（所需集成）
Section titled “13. Integrations（所需集成）”常见：
- SharePoint
- Google Drive
- Confluence
- Internal CMS（Content Management System，内容管理系统）
- SSO（Single Sign-On，单点登录）
- HR directory（人力资源目录）
14. AI Role（AI 角色）
Section titled “14. AI Role（AI 角色）”AI 负责：
- Query interpretation（查询理解）
- Query rewrite（查询改写）
- Answer synthesis（答案合成）
- Citation formatting（引用格式化）
15. Deterministic Logic（确定性逻辑）
Section titled “15. Deterministic Logic（确定性逻辑）”必须使用确定逻辑处理：
- Authentication（认证）
- Authorization（授权）
- Metadata filtering（元数据过滤）
- Version filtering（版本过滤）
- Audit（审计）
- Index refresh（索引刷新）
16. Human Role（人工角色）
Section titled “16. Human Role（人工角色）”用户负责：
- 评估答案
- 对高风险知识进行最终判断
- 提供反馈
Knowledge Owner（知识责任人）负责：
- 文档维护
- 版本管理
- Knowledge Governance（知识治理）
17. Security & Risk（安全与风险）
Section titled “17. Security & Risk（安全与风险）”最大风险：
Permission Leakage（权限泄漏）Stale Policy（过期政策）Incorrect Citation（错误引用）Hallucinated Answer（幻觉答案）18. Engineering Considerations（工程考量）
Section titled “18. Engineering Considerations（工程考量）”重点：
- Parsing（解析）
- Chunking（分块）
- Hybrid Search（混合检索）
- Metadata（元数据）
- Reranking（重排序）
- Evaluation（评估）
- Observability（可观测性）
19. Delivery Strategy（交付策略）
Section titled “19. Delivery Strategy（交付策略）”推荐：
One Department（单一部门）↓Small Document Set（小文档集）↓Golden Questions（黄金问题集）↓Prototype（原型）↓Pilot（试点）↓Permission Integration（权限集成）↓Production（生产）↓Expand Knowledge Domains（扩展知识域）20. Pilot Design（试点设计）
Section titled “20. Pilot Design（试点设计）”从：
50–200 users（用户）One knowledge domain（一个知识域）Representative questions（代表性问题）开始。
追踪：
- Search Success（搜索成功）
- Answer Acceptance（答案接受率）
- Time to Answer（获得答案耗时）
- Citation Usage（引用使用率）
21. Success Metrics（成功指标）
Section titled “21. Success Metrics（成功指标）”Technical（技术）
Section titled “Technical（技术）”- Retrieval quality（检索质量）
- Groundedness（事实有据性）
- Citation correctness（引用正确性）
- Latency（延迟）
Adoption（采用）
Section titled “Adoption（采用）”- Weekly active users（周活跃用户）
- Repeat use（复用）
Business（业务）
Section titled “Business（业务）”- Search time（搜索时间）
- Repeated support questions（重复支持问题）
- SME（Subject Matter Expert，领域专家）interruption（打断次数）
22. Failure Modes（失败模式）
Section titled “22. Failure Modes（失败模式）”- 把所有文档直接 Embedding（向量化）
- 不做版本管理
- Permission（权限）在 LLM（大语言模型）之后处理
- 把 transactional data（事务型数据）当 RAG
- 只测 Demo Questions（演示问题）
23. Troubleshooting（问题排查）
Section titled “23. Troubleshooting（问题排查）”关联：