当顶流知识库遇见飞书知识问答

当顶流知识库遇见飞书知识问答 当顶流知识库遇见飞书知识问答 Modified May 23, 2025 这一次在waytoagi的文档中没找到对应的内容，不过互联网信息辅助还是能解决问题。 总体体验：8/10分 加分项：问题理解，多轮对话，溯源 扣分项：篇幅不足，教程不够详实 写在后面 知识问答其实是一个非常通用的AI tob场景 飞书下场，很可能导致整个tob在这个业务场景的门槛被拔高不少。 虽然很多私域信息不在飞书上，也可能无法文档化；但是不得不说用飞书的小型企业也不少，如果只是想搞个知识库，而不想花太多钱，那这个方案是太好了。 字节在AI tob场景可能全面领先了 目前体验最好的公有云tob功能，飞书的几个确实是做的最好的，包括：智能纪要，AI电子表格，再加上现在知识问答。 我们知道火山引擎和飞书空间，在tob市场确实不算是霸主地位（对比阿里云，百度云，华为云，腾讯云）；但目前来看，字节可能利用AI在tob领域实现一定的反超。以上。 这一次在waytoagi的文档中没找到对应的内容，不过互联网信息辅助还是能解决问题。 总体体验：8/10分 加分项：问题理解，多轮对话，溯源 扣分项：篇幅不足，教程不够详实 写在后面 知识问答其实是一个非常通用的AI tob场景 飞书下场，很可能导致整个tob在这个业务场景的门槛被拔高不少。 虽然很多私域信息不在飞书上，也可能无法文档化；但是不得不说用飞书的小型企业也不少，如果只是想搞个知识库，而不想花太多钱，那这个方案是太好了。 字节在AI tob场景可能全面领先了 目前体验最好的公有云tob功能，飞书的几个确实是做的最好的，包括：智能纪要，AI电子表格，再加上现在知识问答。 我们知道火山引擎和飞书空间，在tob市场确实不算是霸主地位（对比阿里云，百度云，华为云，腾讯云）；但目前来看，字节可能利用AI在tob领域实现一定的反超。以上。 🔗 原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/Ggn6cYA4... https://mp.weixin.qq.com/s/Ggn6cYA4... 原创 不辣的皮皮 一支烟花AI2025年05月21日 17:06 上海 故事是这样的最近参加了一个waytoagi联合飞书的功能内测，针对组织知识库的飞书知识问答。 我试了一下居然在飞书app里面就可以访问，点开一看： 霍！ 这看着有模有样的，我想着waytoagi那海量的知识库，你还这能给我好好组织起来？ 那可是恐怖的waytoagi的AI飞书空间，里面的AI资讯和知识，在国内说丰富度第二，可能没人敢说第一。 先上结论 可以看出r1给出的答案是挺好的，一方面对比了dense和moe模型的差别，给出了场景化的差一点，另一方面还提炼了我们可能较为关注的对比数据。 知识问答还从知识库当中，提炼了两张图（虽然没啥用，但是证明了能力）。 互联网知识方面给出的问答貌似偏短，只是辅助。 总体体验：8.5/10分 加分项： 问题理解，数据详实 扣分项： 个人体验 整体来说体验还是可以的。 对b端客户体验良好 极大地降低了b端组织的知识库构建门槛。如我的标题，其实虽然是一个“鸣式”梗，但是其实实际情况也差不多是这样；这个公司/组织可以只管无脑做知识库录入就好了，知识库和问答全都可以交给飞书了。当然，已经使用飞书空间的企业，完全不需要迁移，是非常顺滑的。 知识库检索+互联网搜索，双路rag 之前就有朋友吐槽过，为什么大部分的saas rag产品，开了知识库就会关闭联网搜索；我的回复是因为产品设计XX。 这真不是我故意骂人。 是因为双路的参考召回，本身不是很难做的事情，同时也是应该做的事情。(敲重点) 我们还会发现，貌似飞书在这些问答中，如果企业内部知识可以很好回答，那么互联网搜索结果就偏简洁； 反之，互联网搜索结果就更详尽一些。可能在这里有一些额外设计和实现。 waytoagi的知识库很牛逼 实际上，知识库产品好不好用，也要看企业的知识是不是丰富或者具备稀有价值。 waytoagi的知识库偏公网信息，内部知识可能与外部搜索到的东西雷同； 在其他私域信息较多的企业中，这个功能体验可能会更好。 当然waytoagi的知识库丰富程度毋庸置疑，所以上面体验较好，与其说是飞书知识问答做得好，可能还不如说是waytoagi牛逼。总之，waytoagi牛逼！(评论区跟上队形) 好的私有知识库数据搭配飞书的这个新功能可以发挥出巨大的威力！ 于是我开始了实测 【实测1】我们先尝试一个比较新的问题： 问题1我想要部署wan2.1到我的mac上，我是mbp M4芯片，帮忙生成一篇教程https://ask.feishu.cn/share/saBPAWLOMTS1oE0CKYGpMLQ 可以看出给出的答复还可以，并且确实引用出了5篇社区飞书文档。 令人震惊的是互联网搜索居然没搜到，不过它还是比较聪明的给出了wan2.1的官方github文档。 确实r1在有搜索和检索消除幻觉的辅助下，是非常强的。不过我不太需要comfyui，我试了一下多轮追问： 如果我不想使用comfyui来部署wan2.1，而是只部署它的模型推理服务呢？