AI 知識庫該放什麼資料?B2B 的清單與地雷
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AI 答得準不準,關鍵多半在你餵了什麼。B2B 團隊的知識庫清單——產品事實、規則、問答、流程四類文件——加上三種放了反而扣分的內容,與整理的三個原則。
一個心智模型:AI 只答得出庫裡有的
企業用的 AI 問答,答案來自你的知識庫,不是來自網路——這是設計,不是限制:答案可控、可查證、不會把別人家的說法當成你的承諾。但它同時意味著一件事:知識庫裡沒有的,AI 就答不出來;知識庫裡是錯的,AI 就答錯的。所以「該放什麼」不是行政雜務,是整個系統的答題範圍與品質上限。放對,AI 是你最熟產品的同事;放錯,它是個很會講話的陌生人。
該放的四類文件
用「客戶會問什麼」回推,B2B 的知識庫大致是四類:
| 類別 | 放什麼 | 對應的客戶問題 |
|---|---|---|
| 產品事實 | 規格書、型錄、承認書、認證文件 | 「工作溫度範圍?」「有 RoHS 報告嗎?」 |
| 規則 | 報價組成原則、MOQ 與交期慣例、保固條款 | 「MOQ 多少?」「保固怎麼算?」 |
| 問答 | 常見問題對照表(問題 → 答案 → 出處) | 所有重複出現的題目 |
| 流程 | 樣品申請、售後與退換、對帳開票流程 | 「樣品怎麼申請?」「發票什麼時候開?」 |
四類的優先順序,照你第一步盤點出來的高頻題型排——最常被問的先進庫,冷門的之後再補。
三種放了反而扣分的內容
第一種:會過期的資訊。促銷方案、庫存快照、時效性公告——放進去的那天是對的,兩週後是錯的,而 AI 不知道它過期了。要放就註明有效期限,或乾脆別放。第二種:混雜的大文件。把產品、價格、政策塞進同一份 50 頁 PDF,檢索切出來的片段主題混雜、互相干擾,而且日後更新其中一段得整份重傳——拆開,一份文件講一件事。第三種:沒想清楚權限的內部資訊。報價底線、成本結構、內部備註——上傳前先決定哪些是內部限定、哪些可以對客戶,分不清楚就先不放;知識庫的原則跟倉庫一樣,不確定的東西不要先搬進來再說。
整理的三個原則
第一,一份文件講一件事——這是對檢索品質影響最大的單一原則。第二,檔名含識別資訊與版本:「X-7320 規格書 v3 2026-06.pdf」勝過「最終版(2).pdf」,人翻得到,也方便日後汰舊。第三,格式直接用,不必先轉檔:PDF、Word、Excel、PowerPoint、純文字、CSV 與圖片都能上傳,簡報和圖片會逐頁「看圖」辨識,連圖表裡的數字都讀得到——與其花時間轉檔,不如花時間拆文件。
從哪 20 份文件開始?
起步不必求全。做法:把最近一個月被問過的問題列出來、按頻率排序,前 10 個題型各找出「答案所在的那份文件」——通常 15 到 20 份就能涵蓋大半的日常詢問。第一份建議放你自己整理的常見問題對照表:它同時是 AI 的答案來源、新人的教材,以及日後驗收 AI 答得準不準的題庫,一份三用。之後每月看一次「AI 答不出來的問題」清單,缺什麼補什麼——知識庫是養出來的,不是一次蓋好的。
用 Kinsunn AI 的話
上面每一條原則,在 Kinsunn AI 的知識庫建立指南都有完整的操作版:怎麼拆、怎麼命名、各行業建議放什麼、格式與大小限制。AI 怎麼讀懂這些文件——表格、圖說、跨文件檢索——見規格書 AI 問答;整體導入的路線,見B2B 導入 AI 客服的完整路線圖。