飞书知识问答产品测评：让企业玩转AI

一、引言

在企业数字化转型浪潮中，知识管理的智能化升级成为提升组织效率的关键。AI到来的时代，我们怎能不利用起来呢？在工作使用中我发现飞书推出了“知识问答” 功能，它是以 AI 技术为核心，深度整合企业内部文档、群聊、会议纪要等多源数据，为企业打造专属 “第二大脑”。接下来我主要从功能体验、技术架构、用户价值等维度进行测评，感受一下它在企业场景中的实际应用价值吧！

二、核心功能体验

官网体验地址：飞书知识问答，大家如果感兴趣的也可以自己去体验一下。

1、智能问答与资料文档整合

我们只需以日常对话方式提问，系统即可自动检索权限范围内的文档、群聊、会议纪要等内容，生成结构化答案并标注来源。比如我们可通过提问 “xx文件”，快速获取历史文档和聊天记录中的关键信息，将原本 30 分钟的检索工作缩短至 30 秒。系统支持 “深度思考” 模式，进行问题理解和资料检索。

2. 学习知识内容生成域协作

知识问答能检索所有你有权限的文档、文件，生成图文并茂的答案，除基础问答外，知识问答还具备强大的内容创作能力。它能基于企业知识库生成周报、项目方案、营销话术等文档初稿，并支持文本、图片、表格等多形式输出。

3、知识点追踪

结合飞书词典能力，还可以帮你解决更多工作中的问题难点

4、快速了解公司制度和流程

飞书的知识问答通过问答、权限精准控制及多源数据整合，可高效帮助我们了解公司制度和流程，具体能力如下：

• 精准问答与结构化呈现
  我们可直接提问获取制度流程，系统自动检索飞书内权限范围内的文档、群聊、会议纪要等，生成图文、流程的答案。

示例 1：提问 “如何在申请调休（休假）”，系统会分步骤说明移动端和桌面端的申请流程，附带界面截图和注意事项（如休假时长）。

根据每个公司不同的制度流程可能也会不一致。

示例 2：询问 “物资使用申请流程”，系统会根据员工序列（如技术、销售）匹配对应配置标准，说明申请步骤及 IT

对接方式，避免因信息不对称导致的流程失误。

5、回顾群聊历史信息

• 群聊与消息记录检索
  可检索用户所在群聊的历史消息，支持按关键词、时间、发送人等维度筛选。例如：

提问 “之前谁介绍过同行产品，说效果不错”，系统会匹配群聊记录，显示 “2025-03-11 李天天在‘行业动态分享’群中推荐
Business AI 的业务系统 AI agent 功能”，并附上原消息链接。
在这里插入图片描述

• 文档与会议纪要回顾
  自动索引用户有权限的云文档、会议纪要，支持自然语言搜索。例如：
• 提问 “周会上发布会的演讲和展示时间”，系统会检索智能会议纪要，返回 “演讲 5 分钟 + 展示 2 分钟” 的时间安排，并标注来源为 “11 月 18 日发布会筹备周会文档”。

汇总发布会相关文档时，输入 “版本发布会会议纪要”，系统会列出所有相关文档链接（如 2024-07-18 工作对齐文档、2025-01-15
群聊记录），并提取核心结论（如版本预发布分工、发布维护要求）。

我们可以自己尝试去体验一下，当然不同岗位、职级看到的信息范围不同。例如普通员工提问 “项目成本明细”，可能仅显示与执行相关的部分数据；管理层则可获取包含预算、利润分析的完整内容，确保信息安全与精准性。
提问方式：

• 会议相关：“周会上讨论的新产品上线时间”“11 月 18 日发布会筹备会的演讲和展示时间安排”。
• 任务安排：“上个月布置的市场调研任务有哪些具体要求”。
• 文档内容：“去年双 11 促销策略文档里的优惠规则”。

6、模糊信息搜索

如果我们对某条消息、某个会议或者文档的记忆是很模糊的，那我们也可以使用知识问答中进行场景化的描述来提问。

1、模糊搜索消息记录

• 如 “群里之前谁提到过客户对新功能的反馈”“上个月有人发过项目排期表，是谁发的”。

我们输入 “之前谁在群里说过华南地区订单延迟的事情”，系统会自动检索用户所在群聊的历史消息，匹配包含 “华南地区”“订单延迟” 相关语义的内容，返回类似 “2025 年 3 月 15 日，张强在‘华南业务沟通群’中提到因物流问题导致订单延迟” 的结果，并附上消息链接。

2、模糊搜索文档内容

• 描述文档主题或关键内容，如 “找一下关于季度营销活动的文档，里面提过满减策略”“有没有介绍新产品功能的资料，好像有操作截图”。
  

3、模糊搜索会议信息

• 用会议主题、时间或讨论内容模糊描述，如 “上周开会说的用户调研计划”“之前有个会提到过 APP 改版进度，具体内容是什么”。
  
  飞书知识问答基于自然语言处理技术，它可理解语义而非仅匹配关键词。即使信息描述不精确，系统也能通过语义分析，从消息、文档、会议纪要等多源数据中筛选相关内容，大幅提升信息检索效率，减少因记忆模糊导致的查找困难，尤其适合快速回顾工作中零散或记忆不清晰的信息。

三、使用价值和行业场景

1. 效率提升与成本优化：知识问答与多维表格结合，实现库存管理数字化，提升准确率，可以节约更多的人力浪费，知识查询效率提升。知识问答它可快速整合技术文档与会议纪要，缩短资料查找时长。
2. 场景适配与生态协同：飞书知识问答深度融入飞书办公生态，与会议、多维表格、服务台等功能无缝联动。比如：会议纪要自动同步至知识库，支持关键词检索与摘要生成；服务台问答对可直接作为知识源，提升客服响应效率。
3. 行业差异化优势：飞书知识问答更聚焦企业办公场景，依托飞书文档、多维表格等工具，提供更精准的行业解决方案。它的“联网搜索 + 知识库” 双模式，既能满足企业私域知识需求，又可获取公域最新信息，形成完整知识闭环。

四、对比分析

• 1、通用 AI 助手：开放域知识丰富，创意生成能力强，缺乏企业私域数据整合能力
• 2、专业知识库：成熟的权限管理与文档协作体系，检索效率低，AI 能力较弱
• 3、轻量级工具：个人知识管理与内容创作支持，企业级场景适配不足，生态整合弱
• 4、飞书知识问答：私域数据深度整合，权限精准控制，复杂问题推理能力待提升

飞书知识问答明确聚焦企业级工作用户群体，尤其适合已建立飞书办公体系的中大型组织。其定价策略采用分层模式：免费版支持基础问答与 10GB 知识库容量；企业版提供定制化模型与专属服务。这种模式既降低了中小企业的使用门槛，又能满足大型企业的复杂需求。

五、总结与建议

1. 核心优势

• 知识激活：将静态文档转化为动态知识资产，显著提升信息利用率。
• 安全可控：权限体系与飞书深度绑定，数据安全达到企业级标准。
• 生态协同：与飞书办公套件无缝整合，降低系统迁移成本。

2. 待优化方向

• 复杂推理：增强多步推理与跨文档关联分析能力，减少幻觉问题。
• 行业适配：针对制造业、金融等垂直领域，提供预训练模型与行业模板。
• 用户教育：加强企业内部培训，引导员工养成文档化、结构化的知识沉淀习惯。

3. 未来展望

随着 AI 技术的迭代发展，飞书知识问答有望进一步融合多模态交互（如语音、图像）与实时数据接入，成为企业决策的 “智能中枢”。通过与飞书智能伙伴创建平台的深度协同，未来或将支持更灵活的 AI 应用开发，推动企业知识管理从 “被动检索” 向 “主动洞察” 跃迁。

飞书知识问答的出现，标志着企业知识管理从 “工具时代” 迈向 “智能时代”。其以数据整合为基础、以 AI 赋能为核心的产品逻辑，为企业提供了一条低成本、高效率的数字化转型路径。对于正在寻求知识管理升级的组织而言，飞书知识问答无疑是当前市场中极具竞争力的选择，对于企业员工来说，一个智能的办公平台对于工作顺利开展简直是如虎添翼！期待飞书在AI领域的持续进步！