最新的版本已是不同面貌，短短一年已有數百個迭代功能點，從以下最新平臺菜單“半”覽圖，已可以初步感受這套工具在每一個功能方向上，都經過了精細的雕琢。

受篇幅的限制，以下將從智能知識、AGENT編排、ChatBI、基礎管理四個方面各自分享一小部分迭代的新能力，從細節(jié)中感受變化。

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大模型+向量數據庫組合的智能知識，是B端普遍的AIGC初期應用方向。然而，僅僅只是把大模型和向量數據庫簡單地搭配部署好，距離用戶希望的可靠的、準確的、高效的程度，還相去甚遠，必須要有中間層工具做好全方位的“打磨”，才能夠做到。

由于大量用戶在這方面進行實踐，場景被充分地覆蓋到，漢得得以吸取了大量高質量的反饋，深入雕琢，相比初版基礎能力，目前的豐富度及深度已不可同日而語。以下是一小部分新功能的介紹：

企業(yè)沉淀的各類文檔中，表格形式的內容一定是非常多的，樣式單純的表格，識別是非常準確的。然而，絕大部分的表格都是“異形”的，AI就難以理解含義，導致識別混亂。由于企業(yè)大量存在復雜表格，因此降低了應用信心。

漢得在用戶大量反饋的基礎上不斷加入干預優(yōu)化，讓AIGC平臺支持自動解析docx、pptx、pdf、xlsx文檔中的多種復雜格式表格，最新版本已經達到了相當高的識別能力水準。

以下例子正是參考自漢得某客戶的真實場景（非真實數據）。公司的差旅政策存放在樣式非常復雜的word表格中（下圖右側），AI無法準確理解和匹配。經過漢得研發(fā)團隊的不斷優(yōu)化，我們來試試如何：

可以看到，升級后的智能知識助手，在這種非常復雜的情況下準確地識別了內容及邏輯，給出準確答案。我們還可以進一步嘗試難度更大的識別，如下詢問交通工具標準：

智能知識助手又精準地識別匹配到相應的政策標準，并給出了準確的判斷。不僅僅只是表格，圖片、圖表也是較難匹配的內容，AIGC平臺也同樣能夠調校出較高的準確度。

漢得融合AIGC平臺支持一種語言提問（如中文、英語、日語等）均可智能匹配到同語言及不同語言的所有知識，并按提問語言反饋。

例如，A企業(yè)只有一套中文的知識文檔庫，在歐洲的子公司，用戶用英語提問，系統匹配到相應的中文內容，并轉換為英語反饋給用戶。

這對于積極出海的眾多企業(yè)而言，無疑是一個非常有價值的功能，不必將一份內容翻譯成多種語言版本才能實現共享。多語言交叉轉換并不容易實現，漢得工程師一點點將其打磨出來，為企業(yè)提供一個較為絲滑的可用能力。

文檔的追溯，在初版的功能中已經具備，在助手反饋知識內容的時候，會告訴你是參考了哪些文檔得出的答案。然而，很多用戶并不滿足于此，希望能夠定位到文檔的具體位置，以便于用戶能夠更好地去獲取相關的信息。

對于如此普遍的需求，我們肯定安排上，在知識反饋的下方，提供具體的“片段”位置，用戶一鍵即可直達來源內容。這樣即便AI的知識反饋有些不精準，用戶也可以通過快捷的定位追溯，快速復核。

同時，不少企業(yè)并不允許所有的用戶都有權限去訪問所有的知識，因此，需要有權限控制，一部分用戶可以查到，一部分用戶不能查到。這是一個務實但卻很有必要的優(yōu)化意見，因此我們毫不猶豫地就加入了迭代計劃中。

如下圖，同樣的一個問題，不同的用戶去提問，無權限的用戶無法獲取被限定的信息。

構建AIGC知識庫的時候，需要首先構建知識文檔庫。然而，很多企業(yè)已經在自己的企業(yè)協同辦公平臺沉淀了大量的文檔。通過傳統的搬遷方式，無疑耗時耗力。

最新的AIGC平臺版本提供一鍵同步第三方平臺文檔的能力，近乎無感完成既有知識文檔的聚集。

知識匹配精準度，是個需要長期優(yōu)化完善的過程，需要工程師能夠大量了解用戶的感受反饋，才能知道哪些環(huán)節(jié)需要優(yōu)化。

因此，最新AIGC平臺提供一套反饋和干預的機制功能，每一輪問答反饋，用戶均可即時提供評價及意見反饋。

相關管理員可精準定位到用戶反饋的低匹配點，及時進行優(yōu)化，可以是對文檔或Q&A的調整，也可以是對相關輔助Prompt的優(yōu)化。

智能知識問答，是當前AIGC在B端最快落地的應用價值所在。漢得融合AIGC平臺在這個領域保持著較大的迭代力度，上述只是極小部分的新功能介紹，除此之外，還有很多“小而美”的非常務實的功能，例如，從文字匹配識別拓展到圖片匹配識別，例如，根據用戶提問與相關知識推薦相關問題等等。

漢得融合AIGC平臺設計的初衷，就是為企業(yè)提供一套高效的“應用制造”工具。因此，應用編排功能是H-COPILOT的一個非常重要的組成部分，編排器工程化的功能越豐富，企業(yè)“造”AGENT就會越容易。

經過一年多的迭代，我們吸收了大量用戶的建議，不斷在增加編排器功能，相比初代版本，當前工程化的能力已經增加了許多（如下圖）。我們還在不斷打磨，持續(xù)優(yōu)化完善這一重要工具。

越來越多的企業(yè)，希望未來用戶大部分的日常工作操作，都在AGENT交互過程中來完成，這樣用戶就不需要打開很多應用界面，也無需去學習太多的系統操作，因此漢得的AIGC平臺，內置了豐富的外部應用系統（如ERP、OA、MES、CRM等等）對接工具。

如以下例子，當AGENT識別到用戶的需求是要預訂會議室，則立即在對話中“生成”一張簡易的卡片，方便用戶快速反饋信息。用戶根本不需要去打開“會議預訂”應用（尤其對于很多新入職的員工而言，找各類工作應用是非常痛苦的），數秒即完成工作。

在對話中生成的這張單據錄入“卡片”，并不需要工程師去預先開發(fā)，而只需要在AIGC編排器中簡單設定參數，AIGC平臺即可以在對話中，即時自動“生成”這張臨時卡片。

AIGC編排器的內容比較技術化，難免比較枯燥，以上只是用一個通俗易懂的例子，幫助大家感受最新版本的一些細微設計。

除了漢得已經預置好的成型的功能節(jié)點，我們還考慮到，部分企業(yè)可能有自己更具個性化的想法，需要更高的開放性，因此我們設計了開放性的節(jié)點類型，允許企業(yè)自定義或AI動態(tài)生成Python、SQL、JS腳本等程序，進行個性化功能的實現。

漢得在推出AIGC平臺之時即提出，未來企業(yè)的高中基層用戶，均會有匹配自己權限的數據智能秘書，企業(yè)將逐漸告別各類報表平臺，所有的數據獲取，將通過交互對話來實現。

僅僅只是提供基本的能力，是遠遠不夠的。ChatBI實現的底層邏輯關鍵點，在于“識別意圖+SQL自動生成”，僅就這一點，就存在大量的需要不斷打磨的細節(jié)，才能實現精準而全面的數據反饋。

以下圖為例， ChatBI不斷添加細節(jié)，當前版本，能夠在每一次查詢即追溯背后自動產生的SQL，也能自動做智能的分析總結，也允許用戶進行準確度的反饋。

相關管理員可實時收到用戶評價反饋，并進行優(yōu)化處理，沉淀到SQL知識庫中，持續(xù)迭代優(yōu)化ChatBI的SQL生成效果。

隨著大模型的能力越來越強，能夠與SQL組合的能力層次將越來越豐富。H-COPILOT也將持續(xù)跟進變化，不斷順勢增強智能數據交互的能力。

H-COPILOT初始版本就已經配置了額度管理、關鍵詞管控、權限分配、審計監(jiān)控等B端應用必要的管理功能。

在此基礎上，H-COPILOT不斷優(yōu)化精進，具備更多的能力，也提供更友好的交互界面，讓管理工作變得更高效。如以下幾個例子：

大部分企業(yè)都有同樣的擔心，把數據開放給AI，AI融合這些數據后給用戶提供支持，可能將導致用戶獲得了自己權限之外的信息。這是阻礙很多企業(yè)放開手腳去應用的一大因素。

我們將權限控制作為重要度最高的環(huán)節(jié)進行迭代完善，最新的版本，可以提供組合式的控制機制解決問題：

• 同步對接系統的權限規(guī)則

  AI會對接很多系統，每套系統都有自己的權限控制規(guī)則。漢得融合AIGC平臺借助底座H-ZERO強大的集成對接能力，封裝“權限集成”功能，可以快捷地獲取并融合對接方系統的權限規(guī)則，在AIGC應用中去落實；

• 平臺自定義權限規(guī)則

  部分應用場景不適合從外部系統去同步權限規(guī)則的，則可在AIGC平臺中自定義規(guī)則，包括智能知識、ChatBI以及其他所有在平臺編排出來的AGENT助手。

將常用應用類型的配置高度“工程化”，減少學習要求，更快駕馭平臺工具進行應用的高效搭建。

高效掌握用戶需求傾向，創(chuàng)造更高的用戶價值。

掌握整體運行狀況，及時了解活躍度變化趨勢、模型調用情況及應用異常，可快速干預及完善，避免因“幻覺”等問題引發(fā)不必要的用戶抵觸。

1分鐘，完成AGENT應用在飛書、企微、釘釘平臺的發(fā)布。

AIGC平臺允許通過簡單的配置，即可將AGENT內嵌到主流的企業(yè)協同辦公平臺，讓用戶在最熟悉的入口，即可得到AGENT的支持。以上截圖為將配置的“企業(yè)HR政策助手”發(fā)布為飛書的機器人。

除了以上幾個示例，最新的AIGC平臺在基礎管理方面還提供了很多其他的新功能，例如支持前端SDK方式快速嵌入任意Web頁面（在ERP、MES、CRM等應用系統的界面中嵌入AI交互對話或相關應用功能等，讓各異構系統都能獲得AI加成）。

如前文所講，本文介紹的內容未及近半年迭代功能的十分之一。漢得融合AIGC平臺，在過去一年多的時間里，吸取了大量來自企業(yè)實踐所得的高質量意見，極大地推動產品成長。

我們認為，AIGC平臺的使命，就是要讓企業(yè)能夠便捷地變現AI的價值，我們將堅持理念，持續(xù)迭代，從用戶吸取“想法”，快速實現并回饋所有的用戶，高效共享成果！

攜手漢得，成就強品牌夢想！