COCO / AI / WORKFLOW DESIGN
AI 知识库 / RAG 开发有知识库，不代表 AI 就会回答正确。
RAG 需要文档来源、版本、权限和更新策略。模型可能检索错段落、把旧条款当现行政策或忽略权限；应为答案提供证据引用、置信信号和人工纠错渠道。
按业务范围评估 · 定制工程 · 不是统一标准化 SaaS
COCO / AI WORKFLOW STUDY 01—07
把重复任务，
变成可信的协作。
经营问题 有知识库，不代表 AI 就会回答正确。
实际现场 客服查询批发折扣，知识库里同时有去年的价目表和本季度的新协议。系统若不按客户权限和生效日期过滤，就可能泄露错误价格…
方案焦点 清洗与分级的知识来源
编辑式示意 · 非客户截图
COCO / RESPONSIBLE AUTOMATION
先测价值，再谈规模。
先测价值，再谈规模。
01 / THE REAL PROBLEM
自动化是手段。
判断与责任仍属于人。
RAG 需要文档来源、版本、权限和更新策略。模型可能检索错段落、把旧条款当现行政策或忽略权限；应为答案提供证据引用、置信信号和人工纠错渠道。
FIELD NOTE / ILLUSTRATIVE
一个值得重新设计的时刻
客服查询批发折扣，知识库里同时有去年的价目表和本季度的新协议。系统若不按客户权限和生效日期过滤，就可能泄露错误价格。
根据常见经营问题编写，不是客户原话或已量化成果。
02 / HOW WE WORK 先确认目标与风险。
先确认目标与风险。
再设计可靠流程。
从业务流程、数据权限、失败模式与人工审核机制开始。以下是建议方法；是否使用 AI 由发现阶段确认。
确认任务与可使用的知识来源
COCO / DESIGN SESSION
确认任务与可使用的知识来源
STEP 01 / 03 方案示意
03 / SCOPE THE RIGHT THING
最终交付的不只是提示词。
以下是可讨论的交付方向。每项的边界、隐私、安全、模型费用和后续维护责任必须在项目中确认。
01 /
清洗与分级的知识来源
02 /
检索权限、引用与版本过滤
03 /
答案评测、反馈和再索引机制
AI 的使用应先评估澳洲隐私义务、数据用途、人的监督、信息准确性和安全权限。涉及个人资料时应确认是否合法、必要，并提供适当告知。 OAIC ↗
04 / EVIDENCE OF IMPROVEMENT
怎样判断真正有改善？
同时衡量节省时间、准确率、异常处理与模型运行成本；所有数字都要有基线，不作固定增长承诺。
01
有证据引用的准确回答比例
先建立基线，再对比变化；不保证固定提升幅度。
02
未知问题正确转接与升级的速度
先建立基线，再对比变化；不保证固定提升幅度。
03
敏感信息与越权操作事件
先建立基线，再对比变化；不保证固定提升幅度。
05 / RELATED CAPABILITIES 你的业务，
你的业务，
还连接着什么？
一个看起来简单的 AI 任务，常常依赖知识库、API、人工审批、客户数据与监控；请从相邻能力了解整个工作流。