我现在知道，工作时需要什么样的AI了

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这样，它就成了你的助理，就坐在你的工位旁。

嗯。这个想法，听上去很棒。但是，要把AI请到企业内部，让它真正读懂企业的海量知识，并为企业所用，应该没那么简单吧？

是的。至少要翻过三座大山。

第一座大山：企业知识的“复杂性”

内部的知识，可不像互联网上的公开数据那样整齐划一。它的形态，太复杂了。

有条理清晰的Word文档、PPT演示文稿，也有密密麻麻的Excel表格。有图文并茂的知识库文章，也有随性的群聊记录。甚至，还有很多扫描版的合同、报告，上面盖着红章，字迹可能还有些模糊。更别提那些用图形绘制的业务流程图、组织架构图，还有结构复杂的财务报表PDF了。

人眼查阅，都够费劲的了。AI能看得懂吗？

飞书的同学说，这确实是一个很大的挑战。 如果AI看不懂这些五花八门的“原材料”，那后续的一切都无从谈起。

那怎么办？

所以，我们的团队，做了很多预处理的工作，让AI能够理解复杂的结构和语义。

举个例子。

你拿到一份几十页的上市公司财报PDF，想快速了解其中关于“研发投入”和“未来盈利预测”的部分。这份财报里，有大量的文字描述，有复杂的表格，甚至还有一些趋势分析图。

如果是以前，你可能需要花很长时间去阅读、查找、提炼。

但现在，你可以直接问“飞书知识问答”， 这份财报里，关于研发投入的描述有哪些？未来盈利预测的关键数据是什么？

飞书知识问答会快速“阅读”这份PDF，准确地定位到相关章节，抽取出关键的文字描述，甚至能理解表格中的数据，把那些数字和趋势告诉你。

再比如，你们公司有一个关键业务流程，是用PPT画出来的一张流程图。现在，你想知道某个环节的下一步是什么，或者如果某个条件发生变化，流程会走向哪里。

你问飞书知识问答，它能看懂这张图，并根据你的问题，给出流程的指向。

不错。这确实是个重要的细节。这意味着，企业沉淀下来的各种形态的知识，无论是文字、图片、表格，甚至是扫描件，都有可能被AI理解和利用。 我们再也不用费尽心思，把所有东西都整理成AI“喜欢”的格式了。

是的。飞书的同学说，这就是多模态理解的力量。让AI适应企业，而不是让企业去适应AI。

第二座大山：信息安全的“生命线”

好。现在，AI能“看懂”企业知识了。但紧接着，一个更严峻的问题摆在了面前： 信息安全。

企业的知识，很多都是敏感的。财务数据、人事信息、战略规划、客户资料、技术专利……这些东西，如果人人都能通过AI随便问出来，那公司就乱套了。

一个客服，如果能轻易问出产品的原材料成本，然后告诉了客户，怎么办？一个普通员工，如果能问到其他同事的工资，或者关于公司未来可能的人事变动的讨论，怎么办？

飞书的同学说， 管理好权限和数据安全，就成了产品的关键。

很多个人AI工具，或者一些简单的企业知识库，是没有严格的权限管理的。你把文档传上去，大家看到的内容都是一样的。这在企业里是不可想象的。

所以，飞书知识问答，在设计之初，就和飞书既有的那一套极其精细、复杂的权限体系，做了“无缝继承”和“实时同步”。

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