智能东谈主事系统正在重塑企业HR照拂范式。本文将深度理会AI东谈主事助手如何通过RAG工夫与Agent集成，完毕从基础东谈主事照意料智能决策撑捏的全经过自动化开云体育(中国)官方网站，并提供精确度普及策略与Prompt工程优化决策，为B端居品司理打造高效东谈主力运营引擎。
盘算推算《B端居品司理面经》系列共5篇，包括措施论及实践，也会提供相应模版供参考。
本篇著作是《B端居品司理面经》系列-编外篇01《智能东谈主事需求文档》，后续还会有
编外篇02《智能东谈主事决策文档》
编外篇03《竞品分析SuccessFactor》
编外篇04《竞品分析北森》
编外篇05《竞品分析飞书Office》
以上著作齐本东谈主多年告戒积贮，如有简短，接待月旦指正。
一、决策概览与架构1.决策概览智能东谈主事居品为企业东谈主事照拂提供的通用化Saas惩处决策。
它以基础东谈主事与勤假照拂为数字化基石，通过经过自动化，完毕组织架构、职工档案、入转调离、考勤排班与假期照拂的全线上化、智能化，构建精确、高效的东谈主力运营中枢。东谈主事报表中心提供数据瞻念察，驱动科学决策。
中枢亮点为AI东谈主事助手：通过智能问答普及职工体验；以智能任务处理自动化HR经过；并通过Agent集成继续chatBI、用度报销等系统，苦恼信息孤岛，打造一站式服务。
最终赋能企业普及东谈主效、优化体验，让企业HR成为真的的业务计策伙伴。
1.1 AI东谈主事助手
“智能助理”是基于大讲话模子的新一代AI原生HR数字职工。它将企业里面散布的礼貌轨制、时势文档等海量学问，构建成一个7×24小时在线的专属学问大脑，能精确、安全地恢复职工各种计划。
凭借渊博的Agent集成智力，智能助理能无缝继续Chat BI、智能报销等服务，将繁琐的请假、开讲解等经过简化为一次对话。这不仅为职工带来有温度、即时反映的全新责任体验，更能开释HR团队50%以上的重复性责任。
其智力捏续进化，往时将长远招聘场景，完毕简历智能筛选、AI扶植面评等，成为企业真的的智能决策伙伴。
1.2 基础东谈主事
基础东谈主事是东谈主力资源照拂系统的中枢，是扫数HR数据的源泉和中枢经过的症结，它确保了组织架构的明晰、职工信息的准确和东谈主事经过的合规与高效。
1.2.1 组织与编制
组织照拂的中枢是让公司的“骨架”明晰可见、易于照拂。
1.2.2 外号册
外号册是HR数据的基础，中枢是“准”和“全”。
1.2.3 入转调离
入转调离是HR广泛操作最时常、最易出错的重要，中枢是“经过化”和“自动化”。
1.2 勤假照拂
假勤照拂模块是企业东谈主力资源照拂的中枢。它集种种化考勤、智能排班、全经过假勤央求与审批于一体。它能准确计较工时和假期，保证薪酬准确。照拂者不错看到实时数据，职工不错用手机自助服务。这提高了遵循和合规性。
1.2.1 考勤照拂
考勤径直关联薪酬，是职工最敏锐、HR最头疼的模块，中枢是“自制”和“精确”
1.2.2 假期照拂
假期照拂是职工福利的体现，中枢是“明晰”和“方便”。
【东谈主做事务齐全经过图】
【智能东谈主事居品经过图】
【智能东谈主事居品架构图】
1.1 业务轮廓
智能问答机器东谈主，基于东谈主事场景中的任何问题都不错向「他」发问。将企业学问改革为7×24小时的智能服务，通过自动化问答与经过处理，极翻开释HR东谈主力，普及职工体验。其捏续进化的智力，旨在成为企业高效运营的中枢智能引擎。
1.2 用户痛点
1.3 真贵决策
1.3.1 业务经过遐想
企业学问库的业务经过遐想分为“学问照拂端”和“用户服务端”双闭环，中枢经过如下：
【学问照拂端经过】
1.学问蚁集
数据源：企业学问库（定时拉取增量文档，同步权限）、手动上传（照拂员通事后台吞并进口上传线下文档）、业务数据库（按期拉取结构化数据，如考勤规矩等）
撑捏体式：.txt、.md、.csv、.xls、.xlsx、.pdf、.pptx、.docx等常见文档。
2.学问处理
清洗与分块 ：删除冗余体式（如页眉页脚）、修正错别字，按标题层级（标题 1/标题 2）将长文档拆分为寥寂学问块（Chunk），普及检索遵循
向量化与索引 ：使用镶嵌模子（Embedding Model）将学问块改革为向量，存储至向量数据库，树立语义索引 。
3.学问更新
撑捏版块限度，新增/修改文档自动触发增量更新，历史版块可追念；撑捏东谈主工审核机制，确保学问合规性。
【职工服务端经过】
用户输入：撑捏用户通过语音（挪动端）/笔墨输入，同期撑捏挪动端和桌面端。意图识别：通过 NLP 工夫理会问题意图（如“年假剩余天数”“报销经过”），过滤无效发问。向量检索：将问题改革为向量，在向量数据库中检索语义最接近的 TopK 学问块（Score 最小优先）LLM生成：将学问块行为落魄文输入大讲话模子，生成当然讲话恢复，同步标注谜底开端反馈闭环：工对恢复进行“已惩处/未惩处”反馈，系统自动记载问题、谜底、反馈收尾，用于后续模子优化。1.3.2 居品架构遐想
1.3.3 中枢功能遐想
学问问答（RAG）
【什么是RAG】
检索增强生成：
“Retrieval-Augmented Generation”
由MetaAI连络东谈主员建议的，鸠合了信息检索和LLM的工夫，提供更准确，更新和更关联的恢复，常见的RAG框架包括Langchain、LimamaIndex 、Ragas。
粗浅来说，RAG的经过就像是一个智能助手，它先去藏书楼（向量数据图）找到与你的问题关联的书本（文本块），然后凭据这些信息来恢复你的问题。这个过程不仅依赖LLM自己的学问，也通过检索到的信息来增强和普及恢复的质料。
【责任旨趣】
用户查询：经过从用户建议一个问题或查询开动。
检索（Retrival）：
系统使用一个向量数据库来检索信息。这个数据库包含了大批文本块的向量示意。这些向量是文本经过编码模子处理后的收尾；
当用户查询时，系统会将查询改革成一个向量，并在向量库中查找与之语义上最接近的文本块。
增强（Augmentation）：检索到的文本块被用作落魄文信息，增强原始的用户查询。这意味着系统会将关联的信息添加到用户的问题中，以便生成更精确的恢复。
生成（Generation）：接下来，系统会使用一个大讲话模子，如OpenAI的GPT系列，来生成恢复。LLM会经受到增强后的教导，这个教导包含了用户的原始查询和检索到的落魄文信息，LLM凭据这个增强的教导生成一个恢复，尽可能的准确和关联。
输出：系统将生成的恢复呈现给用户。
【RAG与弥远记念的关系】
弥远记念指LLM简略记取的信息，通过分析大批文本数据，学会了讲话的规矩和学问。
RAG在此基础上进一步发展，通过检索外部信息库来推广LLM的学问范围和哄骗场景。RAG就超越于是给LLM接上了一台外部硬盘。
【RAG的症结与罢休】
计较本钱高：RAG系统在检索和生成阶段需要大批计较，导致较高的计较本钱。检索难度：RAG系统处理复杂的信息查询需求，检索器很难捕捉到关联性，导致检索信息不准确。信息整合挑战：在增强阶段，RAG系统需要整合检索到的信息，但处理冗余信息、优先级排序、交融落魄文时可能会遭受清苦，导致生成不连贯或者名义化。生成阶段：在生成阶段，RAG系统可能遭受逻辑连贯性和叙事一致性的挑战，模子可能提供过于泛化的恢复，尤其当遭受检索到的信息不准确或偏见，问题会被输出放大。天下学问缺失：RAG无法获取或贯通与真的天下关联的故事。例如，要是一个系统仅仅基于《西纪行》故事构建，他无法恢复执行天下的问题。哄骗落地难：RAG初学粗浅，但让客户经受并得胜哄骗需要针对内容场景作念较多优化。【照拂端】
【用户端】
Agent集成智力
【责任旨趣】
将复杂的业务操作抽象为Agent可调用的器具，当经受到任务型指示时，Agent会插足“念念考-行动”的责任轮回。
意图识别：拆解用户输入，贯通用户场所任务计划：将场所拆解为一步步可实行的子任务器具遴荐：为每个子任务找到相宜的可落地的器具实行与反馈：顺序调用器具，并凭据复返收尾动态挽救后续任务，最终完成扫数任务输出。【照拂端- MCP服务接入】
【工夫旨趣】
MCP 是一套模子与外部系统交互的程序合同，亦然当今业界普遍盲从的一套开拓和对接模子器具的合同。MCP 接口就好像是大模子界限的 USB 接口合同，通过程序化合同，企业不错快速接入我方的系统到智能助手中。
MCP 架构中有几个中枢认识：Host、Client、Server，具体的认识解释不错检讨官方文档。在智能助理AI内，智能助理即为 MCP Host，您需要封装好我方的 MCP Server，通过在AgentHub中创建与您的 MCP Server 1:1 的 Client，从而完成两个系统之间的对接。
【照拂端-智能体接入】
【用户端-任务模式】
1.4 运营策略
【学问问答（RAG）精确度普及策略】
1.4.1 业务策略：从源泉把控学问质料
学问内容的精确性
学问照拂员：确保职责到东谈主，由专科扮装分界限梳理高频问题清单，确保内容的准确性、实时性。反馈与引发：将“谜底不准确”等用户反馈改革为学问更新任务，制定学问官荣誉榜单，对高质料学问孝敬者给以招供确定。体式改革与数据算帐
1.4.2 居品策略：从用户体验和功能普及精确度
智能意图路由：系统自动识别用户问题是“计划政策”、“查询景象”也曾“办理事务”。针对不答应图，居品内置不同的、经过优化的Prompt模板，联接大模子更精确地检索和生成谜底。谜底可解释与溯源：谜底中高亮展示援用源泉，撑捏一键跳转原文，增强信任；交互式暴露与联接：在谜下面方提供关联问题保举，匡助用户进一步探索贯通；用户反馈闭环遐想：通过谜下面方提供“赞/踩”及多维度反馈选项（不准确/不齐全/已过期）；场景化遐想：撑捏“智能助理”镶嵌主页面，IM群组，文档等页面，让用户随时想问就问；1.4.3 居品策略：意图识别与Prompt工程优化
【意图识别】
LP工夫旨趣：通过NLP理会问题意图，NLP的中枢处理逻辑是：意图识别分类 +实体抽取。咱们有一个轻量化的意图分类模子，将用户问题路由到“数据查询”、“事务办理”、“学问问答”等不同通谈。
例如讲明：用户问“研发部张三这个月迟到几次？”，NLP模块会抽取出[dept：研发部]，[name：张三][部门：研发部]，[time：这个月]，[想法：迟到次数]等实体。系统识别出这是“数据查询”意图而不是事务办理，无意不再去学问库检索，而是径直调用考勤数据API，从而幸免了RAG在精确数值查询上的自然症结，将准确率从约80%普及至99%以上。
【Prompt优化】
Prompt调试台：提供一个简化的Prompt调试界面。当发现某类问题恢复欠安时，尝试挽救该场景下的Prompt，独立即测试收尾，完毕业务的自主优化。
针对 HR / 职工 / 照拂员不同扮装，优化发问联接与系统 Prompt，普及 AI 贯通遵循。提供常见问题模板，界面展示高频问题进口。
例如讲明
职工端 Prompt 模板：“请查询【年假】规矩，需包含央求条目、审批经过、假期天数（按工龄区分），用要领列表输出”；
HR 端 Prompt 模板：“生成【2025 年 Q1 销售部考勤统计】报表，维度含迟到次数、请假时长、全勤东谈主数，用表格呈现”
【教导词模版】
ICIO框架
Instruction：具体任务要求Context：提供真贵的布景信息Input Data：提供AI你要处理的数据Output Indicator：输出的类型和格调CRISPE框架
Capacity And Role：制定AI饰演的扮装Insight：提供布景和落魄文Statement：你要求AI作念什么Personality：输出的格吞并类型Experiment：输出多个例子1..4.4 工夫策略：优化RAG全链路，普及“检索-生成”精确率
工夫策略聚焦于RAG系统全链路，包括检索、调回、排序、生成等中枢工夫重要，通过算法和工程技能普及精确度。
1）查询优化（QueryEnhancement）：用户发问更精确
Query改写
讲明：将用户原始问题改写为更表率、丰富的抒发，或推广为多个通常查询，普及调回率。
例如：职工入职 3 个月没交社保若何办——社保补缴经过
适用场景：白话化、笼统、信息缺失的用户发问。
2）索引优化（Index Enhancement）
分块策略优化
讲明：按语义、结构、固定长度等无邪分块，并添加肖似幸免信息丢失。
示例：按章节/段落分割，相邻块肖似10%。
适用场景：长文档、复杂结构文本。
元数据与标签过滤
讲明：为文档附加标签、时辰、开端等元数据，检索前先过滤。
示例：只检索“2025年后”“医疗”类别的文档。
适用场景：多界限、多开端学问库。
3）检索优化
给与 “羼杂检索 + 增强检索” 架构：
讲明：交融 “向量检索（语义匹配）+ 关键词检索（精确匹配）”—— 向量检索惩处 “白话化发问”，关键词检索惩处 “专科术语发问”；
适用场景：通用场景，尤其关键词与语义并存。
4）生成优化
强化“学问援用”
讲明：谜底生成时强制“援用检索到的学问片断”，程序学问开端、版块号和生成时辰，根绝无依据的 “AI 幻觉”；
使用场景：多界限、多开端学问库。
场景化Prompt工程
讲明：结构化教导词。
示例：如经过类：使用场景+要领+谨防事项，如公式类：公式+参数讲明+示例计较。
使用场景：扫数RAG系统
1.4.5 数据驱动的捏续优化策略
问题1：学问库里面有内容却问不出来
问题2：输出收尾瞎掰八谈
1.5 上线收尾
对客户的价值体现
遵循普及：HR团队至少50%的重复性、事务性责任被AI替代，职工7×24小时即时得回服务，举座组织运营遵循权贵普及。体验优化：职工感受到“有温度”的数字化服务，计划和就业不再受限于责任时辰，职工沸腾度普及。学问千里淀：将无形的轨制、告戒改革为结构化、可调用的数字钞票，幸免了因东谈主员流动导致的学问断层。对SaaS居品的价值体现
普及用户粘性：AI助手成为用户广泛责任的最高频进口，极地面增强了用户锁定效应，权贵普及客户留存率。创造新增长点：高档Agent集成、专属学问库精调等可行为升值服务，开辟新的收费模式，普及ARPU值（每用户平均收入）。驱动居品进化：AI蚁集的海量用户交互数据，成为瞻念察用户需求、优化现存功能、计划往时居品的“金矿”，驱动通盘SaaS居品矩阵的智能化升级。2. 基础东谈主事业务轮廓
用户痛点
鉴于篇幅过长，基础东谈主事级勤假照拂真贵决策详见下篇著作
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