项目背景
客户长期积累了设备手册、工艺文件、质量报告和故障处理记录。资料分散在不同系统和文件目录中，现场人员需要依赖文件名、目录结构或熟悉情况的同事查找信息。
数据规模与实施范围
客户未授权公开文档数量、用户数量和数据规模区间。
- 设备、工艺和质量资料的分类、解析与索引
- 组织、岗位和资料范围的权限过滤
- 带来源引用的检索、问答和用户反馈
周期披露客户未授权公开具体周期，试点节奏受资料整理、权限梳理和问题集验证影响。
业务挑战
- 知识资料数量多、格式不一致，传统关键词搜索效果有限。
- 不同岗位和产线拥有不同数据权限，知识服务需要遵循原有访问边界。
- 历史处理经验缺乏统一沉淀，类似问题重复发生、重复排查。
- 文档持续变化，需要支持增量更新和版本追踪。
实施方案
Datazaar 对知识资料进行分类、解析、切片和索引，并根据组织、岗位和资料范围建立权限过滤。搜索结果和问答内容同时展示来源，帮助使用者回到原文核验。
核心原则AI 回答必须基于有权限的企业知识，提供可追溯来源，并允许业务人员反馈和持续改进。
交付路径
- 01
选择高频设备或质量问题作为首批验证范围。
- 02
梳理资料来源、权限和更新机制。
- 03
建立解析、索引、检索与问答流程。
- 04
邀请一线用户验证答案与来源。
- 05
根据反馈优化后扩展知识范围。
应用价值
项目形成了统一知识入口，帮助一线人员更便捷地发现设备、工艺和质量资料。
同时建立知识更新、权限管理和反馈优化机制，为后续智能助手场景提供基础。
由于当前没有经过客户确认的量化数据，本案例不展示效率提升百分比或成本下降数字。
指标口径
- 问题覆盖以双方确认的试点问题集为范围。
- 可追溯性以回答是否展示有效来源并可返回原文核验。
限制条件
- 案例不公开客户身份、文档数量或未经授权的效率数据。
- 知识问答用于资料发现与辅助核验，不替代现场安全规范和专业判断。