图片

想象一下，车间主管刚想查询一份老旧的设备维修记录，AI 回了一大段话，看起来像模像样，结果一句都没答上点子。

很多人第一反应是：“是不是知识库没建好？”“是不是 AI 模型太弱？”

我在《制造业如何打造企业知识库？DeepSeek + RAG 真的适合你吗？》一篇中有介绍如何让企业多年积累的知识库活起来。

但你有没有想过 —— 问题可能不在AI，而在你问的问题上。

在我们给制造企业部署 DeepSeek + 企业知识库的过程中，最常听到一句话就是：

“AI 回答不够准，感觉说了一堆废话。”

这时候，很多企业第一反应是去重建文档库、优化搜索方式，但其实，有个更容易被忽视的关键：提问方式（也就是提示词）才是真正决定AI能不能听懂你问题的核心。

会不会问，直接影响 AI 能不能答对

DeepSeek 是什么？它就像你公司内部的 ChatGPT，可以读懂文档、回答问题。那 RAG（检索增强）就像是让它能翻书、找资料。

但就算你给它一整屋子的技术手册，如果问题没问清楚，它还是回答不准。

举个例子，新员工问：

“我们公司有 ISO 9001 吗？”

AI 可能会给你解释一段“什么是 ISO 9001”。

但如果问题换成：

“请从我们公司资料里找出 ISO 9001 的认证文件和具体要求。”

AI 就能立刻找到 Confluence 里的那份质量管理文档，还能提取重点内容。

这就是提示词的作用 —— 你问得越清楚，AI 才答得越准确。

可现实是，大多数员工不知道该怎么“问清楚”

毕竟让一线员工研究什么“提示词”，实在是强人所难。所以我们在很多企业落地 AI 知识库时，用了一个更简单的做法：

给公司配一个“懂业务的 AI 助手”，帮员工“翻译问题”。

什么意思？

就是员工问一句日常话，这个 AI 助手会先“理解你的真实意图”，然后自动整理成 AI 能听懂的提问方式，再去找答案。

比如：

员工说：“XX 型号设备是不是上个月坏过？”

AI 助手实际发出的问题是：“请查找关于设备型号 ABC123 在过去 30 天内的维修记录，包括时间、故障描述、维修人和解决方案。”

这样一来，AI 就不会“误会你”，而是真正进入了“听得懂业务”的状态。

这不是高科技，而是你公司现在就能上的“小工具”

不少制造企业里已经用上了：

  • 员工照常用企业微信或钉钉聊天；
  • 后台接入这个“懂业务的 AI 助手”；
  • 问题一说出口，助手自动优化提问方式；
  • AI 回答精准，还能附带文档链接。

员工完全不用学新技能，就像问一个“特别懂你公司”的机器人一样。

总结一下

让 AI 回答准，靠的不只是资料齐不齐，更靠问题问得清不清。

而这个“懂业务的 AI 助手”，就是帮你把“模糊问题”翻成“精准提问”的桥梁。

如果你也正在尝试用 AI 做知识管理，不妨想想：

你们现在最大的问题，是“没有答案”？还是“不会问问题”？