案例 01 · 制造业经验传承

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除了访谈，我会直接跟着员工走一遍他每天的工作流程，看他一天具体在做什么、在哪
里停下来、哪里需要问别人、哪些问题不断重复出现。
这样得到的问题，比单纯问一句“你有什么痛点”具体得多。
这个项目里，我也是先找到主管，把生产线和新人培训流程梳理出来，然后统计新人最
常出现的问题、最容易反复出错的知识，以及哪些内容属于老师傅才能掌握的隐性经
验，最后把这些内容整理成一张知识地图。
第二步，把人的经验变成AI能够使用的知识。
知识地图有了之后，下一步才真正进入知识处理。
企业本身已经存在一部分知识文档，我先把这些已有材料导入，再通过文档解析、RAG
等方式进行处理。但只有文档还不够，我更重要的一项工作，是把老师傅过去存在脑子
里的隐性经验抽象出来，让它能够进入企业的知识体系，最终能够被AI理解和检索。
这里很容易出现一个误区，觉得把文档扔进去，AI能回答问题，知识库就算做完了。我
没有按这个标准验收。
前期调研时统计出来的那些高频问题，本身就会成为后面的测试集。比如当时我会看文
档解析是否能够达到大约95%，问题召回片段的准确率是否能够达到80%以上，在一个
最小范围的测试里达到约定标准，我才认为这条技术路径初步跑通。
我觉得这正是FDE和单纯做技术开发不太一样的地方，前面发现的问题，最后一定要重
新回到这些问题上验证。
第三步，把AI放回原来的培训流程。
技术通路跑通以后，项目其实还没有结束。如果只是给员工一个新的AI入口，让大家自
己去用，很多时候最后是用不起来的。
所以我继续往业务流程里做。当时企业原本就有新人培训环节，我把AI知识能力接进了
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