我的工作搭子終于懂我的工作了！

" 昨天開會說了哪些重點？"" 這個季度的目標在哪個文檔？" 以前一旦涉及到動態私有化的工作環境，哪怕是再聰明的大模型產品也無法搞定，工作搭子不懂具體的工作場景，只能手動查找、反反復復傳資料。

5 月 21 日，飛書上線了「知識問答」功能，它巧妙地激活企業沉淀在飛書的消息、文檔、知識庫等豐富信息資產，通過 AI 實時解析、推理與生成，實現了員工提問即答，業務洞察觸手可及。

它不僅能從聊天記錄里找出答案，還能一鍵跳轉到原文，寫周報、數據報告直接甩你一份初稿，數據引用比小白專業多了。

對于很多企業來說，要實現如此功能，要先搭建自己的企業數據庫，通過私有化部署大模型實現隱私保護，同時還要自行承擔高昂的推理費用，而這一套解決方案，在飛書里，「知識問答」的功能就全部搞定了。

以前許多企業陷入誤區：認為智能化必須顛覆現有體系，斥巨資搭建新系統。然而，真正聰明的智能化應該是 " 順勢而為 "，讓 AI 融入企業已有的數字化土壤，而非另起爐灶。

不用折騰老系統，不用全員培訓，直接讓 AI 蹲在飛書里翻聊天記錄、讀文檔、聽會議，我們一手實測了「知識問答」，看看它能否成為打工人最佳的工作搭子？

實測「知識問答」，無痛擁有編輯助理

作為一款企業專屬 AI 助手，「知識問答」巧妙地激活了企業內部的知識資產，將分散在各處的信息轉化為即時可用的數據。

它提供精準問答能力，能夠智能整合用戶權限范圍內的群聊記錄、周報、會議紀要、文件等多源信息，直接生成清晰答案并明確標注信息來源，確保每一條回復都有據可循。用戶無需在不同平臺間切換查找，只需自然語言提問，即可獲得基于企業知識的精準回應。

值得強調的是，「知識問答」沿襲了文檔權限，為每位用戶生成的回答嚴格限定在其自身權限可見范圍內，即使是 CEO 和普通員工問同一個問題，也會得到不同深度的回答，從根本上杜絕了信息越權和泄露風險。

另一方面，它具備強大的內容創作能力，能夠基于企業知識庫中沉淀的數據、案例和專業詞匯，協助用戶生成工作周報、項目方案、營銷話術等文檔初稿。與通用 AI 不同，這些創作內容深度融合了企業特有的業務場景和表達風格，細節真實可溯，既節省了內容創作時間，又保證了專業質量。

簡單來說，飛書知識問答不僅是一個問答工具，更是企業知識資產的激活器，將靜態信息轉化為動態知識，為每位員工提供專屬工作助手。

帶著對這一創新功能的好奇，我們深入進行了一手實測，看看它在真實工作場景中的表現究竟如何。

第一個測試場景中，我向「知識問答」提出了一個看似簡單卻需要綜合判斷的問題：" 關于飛書，我們去年做了幾個選題？" 系統的響應令人印象深刻——它首先精準定位了我的用戶身份（這一步對權限管理至關重要），然后智能篩選了我創建的所有文檔，不僅識別出提及「飛書」的內容，更巧妙地區分了將飛書作為主題的文章與僅將其作為案例引用的內容。最終，系統準確提煉出三篇與飛書強相關的核心選題，并提供了簡潔明了的總結回復，展現了超越簡單關鍵詞匹配的語義理解能力。

緊接著，我決定進一步測試系統的創作輔助能力，但先拋出了一個連我自己都說不清的問題：" 總結一下我的文章風格和特點 "。令人驚喜的是，「知識問答」迅速從我過往的所有文檔中提取樣本，進行了深度文本風格分析，最終給出的風格畫像確實非常精準。它不僅捕捉到了作者行文的節奏和語調特征，還識別出了常用的修辭手法和論證結構，甚至指出了一些作者本人都未曾察覺的寫作習慣。這種對個人風格的精準理解，為后續基于企業知識的內容創作奠定了基礎，也讓 AI 輔助寫作真正做到了 " 像我一樣思考 "。

了解了我的風格后，我決定讓「知識問答」正式 " 上崗 "：" 模仿我的風格，寫一段關于知識問答的介紹 "。系統幾乎是瞬間就交付了一段輕松幽默、節奏鮮明的導語，確實捕捉到了我行文的基本調性。雖然 R1" 愛比喻 " 的風格融合沒有完全契合我的預期，卻意外地提供了一些全新的表達角度和修辭手法，成為我創作思路的有益補充。

當然，在實測過程中，「知識問答」也暴露出一些值得改進的邊界情況。例如，當我詢問 " 過去一年我寫了幾篇關于 OpenAI 的文章 " 時，系統出現了過度聯想——它從智能會議紀要中檢索到我們曾經討論過相關選題，便將其納入統計，盡管這些討論最終并未形成正式文章。這種將計劃與執行混淆的情況，反映了 AI 在理解信息時間軸和狀態轉換上的挑戰，也提醒我們在使用這類工具時仍需保持一定的辨別意識。

飛書的 AI 實踐，做不炸裂但有用的事

「知識問答」看似和通用 AI 的產品形態并沒有太大區別，但背后是一系列精密的工程化處理實現從雜亂數據到結構化知識的轉變。包括文本分析、權限控制、知識建模、語義索引等復雜環節的精密協作，才能將企業內部分散、碎片化的信息轉化為連貫、可查詢的知識體系，真正實現 " 有問必答 " 的流暢體驗。

在當今信息爆炸的企業環境中，知識管理已成為組織運轉的核心挑戰?！钢R問答」恰好切中了這一痛點，通過將企業散落的信息資產轉化為隨時可用的智慧，為各類工作場景提供了全新解決方案。

對于管理層而言，知識問答是決策效率的倍增器。高管不必再為獲取關鍵業務指標而翻閱繁瑣報表，只需一問 " 上季度西南區營收增長率是多少？原因分析？"，系統立即從財務報告、銷售簡報和市場分析中提煉出完整洞見。這不僅節省了信息獲取時間，更讓管理者能夠快速聚焦在決策而非數據收集上。

再比如，市場營銷團隊則可以在準備客戶提案時，簡單提問 " 有什么華南的客戶需要拜訪？" 就能獲取精準素材，確保不遺漏客戶更重要的是，這些回答不是空泛的總結，而是附帶了具體來源的可靠信息，支持進一步深入研究。

縱觀飛書的 AI 功能迭代路徑，自 ChatGPT 掀起 AI 浪潮以來，飛書僅三次推出 AI 功能，展現了極為謹慎的戰略節奏。2023 年推出的智能會議紀要解決了企業信息記錄痛點，隨后在多維表格中引入 DeepSeek 模型實現結構化數據分析，直至 2025 年的知識問答功能巧妙融合前兩者，構建起真正的企業知識中樞。

飛書這一產品路徑的底層邏輯清晰可見：先幫企業 " 存好數據 "，再教會 AI" 用好數據 "。這種漸進式策略確保了 AI 功能不是空中樓閣，而是建立在堅實的企業數據基礎之上。例如，知識問答的會議檢索功能依賴智能紀要的文本沉淀，文檔生成則需要多維表格中積累的業務指標支持。

然而，這也揭示了企業級 AI 應用的關鍵前提，那些長期重視信息治理、持續積累業務文檔、嚴格執行會議紀要記錄的組織，在知識問答等 AI 工具面前自然能獲得質的飛躍；反之，若企業內部知識仍處于 " 口口相傳 " 階段，即便引入再先進的 AI 工具也難以發揮其真正潛力。

這也解釋了為何飛書不像某些 AI 工具那樣激進地地推出功能，而是循序漸進地構建 " 文檔 - 表格 - 會議 - 知識庫 " 的完整生態。它首先通過基礎協作工具幫助企業沉淀高質量數據，再逐步引入 AI 能力，確保每一步智能化都有堅實的數據基礎作支撐。

對企業而言，這意味著 AI 轉型不是簡單的工具采購，而是一個系統工程：要想富，先修路。建立規范的信息記錄習慣，養成文檔化、數字化的工作方式，才能為后續的智能應用鋪平道路。在這個過程中，飛書等產品既是目標工具，也是數據積累的催化劑，幫助企業在日常協作中自然而然地構建起自己的知識寶庫，為真正的 AI 賦能做好準備。

AI 需要 " 炸裂 "，更需要 " 有用 "

當行業熱衷于探討 "AGI" 和 " 顛覆式創新 " 時，飛書選擇了一條更加務實的道路。知識問答功能沒有花哨的包裝，卻能精準調取員工最新文檔；它不宣稱擁有 " 通用智能 "，而是因深度結合企業私域數據而更懂業務細節。這種產品策略源自對產業需求的準確理解：大多數企業不需要宏大的 AI 愿景，而是需要解決 " 會議決策是什么 "、" 指標數據在哪查 " 等具體問題。

正如飛書明確指出：AI Ready 的第一步是數字化 ready。中國產業智能化的關鍵突破口，不在于技術多先進，而在于企業是否已將自身數據整理規范。飛書知識問答的核心價值，正是為那些重視數據基礎建設的企業提供了合適工具，幫助他們在實際業務場景中發揮 AI 效能。

這種理性務實的產品態度，代表了一種切實可行的 AI 應用路徑：不追求技術炫耀，而是專注將技術與業務需求精準對接，讓 AI 真正為企業創造價值。