周一上午 9 点 —— 那个谁也拼不回来的决定。
上周你的团队做了一个决定整个季度的判断。今天，背后的理由散落在十几条聊天串里，三个人记得的版本各不相同，下一步只能靠猜。
- 01 / 03
它随人走出了门
当时在场的人一旦离开，上下文也跟着一起走了。
- 02 / 03
人人都从零开始
没有共享的记忆 —— 同一个问题被一遍遍地重新调研。
- 03 / 03
“为什么”蒸发了
决定还在，但背后的理由几周内就消失了。
不会复利的知识，终将流失。
问它，看答案从哪里来。
Kobi 用你公司自己的语言找答案，按你公司在意的事情来权衡，并告诉你答案究竟从哪里来 —— 或坦白承认它不知道。
- 01 · 提问 你的问题
用平常的话提问
- 02 · 理解 用你的语言
懂你公司的术语和缩写
- 03 · 搜索 全面查找
文档、对话、数据
- 04 · 权衡 用你的视角
按你的价值观和优先级
- 05 · 回答 诚实的答案
附带出处 —— 或明确说“不知道”
不编造答案 —— 如果知识不存在，Kobi 会直说，并告诉你公司缺少哪些知识。
而且它以极低成本保持常新 —— 某个来源一改，只重读那一份。
knowledge.png · knowledge.mp4
place file in /public/mockups/
不只是你知道什么，而是你如何决策。
两个拥有相同文档的组织，答案依然不同 —— 因为智慧有三层深。
- 判断力 第 3 层
你的公司如何决策
每家公司都有自己的标准与品味 —— 什么能过，什么不能过。
→ Agent 从你真实的决定中学习 —— 每一次纠正都让下一个答案更精准，且不增加成本。
- 精神 / 身份 第 2 层
你们是谁
同一个愿景 —— 但每个部门和项目的思维方式、口吻与条件各不相同。
→ 我们把这份身份注入你的每个项目，让 Agent 在你团队的框架里思考。
- 知识 第 1 层
你知道什么
文档、数据、历史 —— 公司拥有的一切。
→ Agent 据实检索作答，并附上出处。
两个团队在解决同一个问题 —— 却互不知情。
把同一个引擎对准整个组织，第二张图谱便会浮现 —— 不只是每个团队知道什么，更是哪两个团队正用不同的说法，悄悄做着同一件事。
打开组织图谱，重叠之处自己浮现：本该对话的两个部门、别处已经做过的决策、重复进行的调研。连接被看见，孤岛随之打破。
共享只涉及概念：同事能看到某个项目知道什么，却打不开它的画布、文件或任务。只读、限定范围、随时可撤销。
先匹配跨项目中名称相同的概念，再发展为基于语义的发现 —— 即使措辞不同也能连接起来。
什么已上线 —— 以及它值多少。
- 已上线 Memory —— 你的知识，随问随答
用平常的话提问，从公司自己的知识中得到答案。
- 陆续推出 Fresh pipeline —— 只更新变化
知识始终最新，成本几乎为零。
- 陆续推出 Sharper answers —— 为你的企业排序
搜得更准、答得诚实、每次都有出处。
- 陆续推出 Cross-department graph —— 打破孤岛
看清哪两个团队正在做同一件事。
- 陆续推出 Learning loop —— 反馈让它更聪明
好答案成为范例，错误被避开。
诚实的答案。
我的数据存在哪里？
在你自己的安全空间里。知识不会外泄，Kobi 只从提问者有权限看到的文档中作答。
这和 ChatGPT 有何不同？
ChatGPT 懂世界，Kobi 懂你的企业 —— 用你公司的口吻回答，每个答案都援引你自己的文档，并且宁可说“不知道”也不猜。
现在可以用了吗？
记忆层 —— 搜索、知识图谱、持久记忆 —— 今天已可用。更准的答案、学习闭环和 ROI 衡量正陆续推出，从 Pilot 团队开始。
让你的知识开始工作。
加入 Pilot，一起塑造即将到来的部分。