工具介绍：
AI学习助手，是面向学员服务的企业知识问答工具，学员可以向AI学习助手问询授权范围内的知识，助手在解答学员问题的同时，可以提供知识命中来源，帮助学员进一步系统性学习知识内容。同时助手支持通过内链的形式挂载在钉钉、企微、飞书生态的工作台、群应用等能力中，实现学员一键唤起助手惊醒对话。
维护AI知识库
一、功能简介
AI 知识库是 AI 学习助手开展问答服务的核心支撑。当员工提出问题时，AI 学习助手会依托知识库中存储的各类内容，为员工提供精准、有效的回答，是连接员工需求与知识资源的关键纽带。
二、知识库维护
- 管理员维护知识库
管理员可根据实际需求创建多个不同范围的知识库，实现知识的分层分级管理。
这一设置能确保不同部门的员工仅可使用和查看自身权限范围内知识库中的全部知识，提升知识管理的精准性与安全性
- 知识库高级设置
混合检索：结合全文检索与语义检索的优势，并对结果进行综合排序；
向量检索：基于向量的文本相关性查询，推荐在需要理解语义关联度的场景使用；
全文检索：依赖于关键词的全文搜索，推荐在搜索具有特定名称、缩写词、短语或ID的场景使用；
最大召回数量：从知识库中返回给大模型的最大段落数，数值越大返回的内容越多；
问答库设置：对知识库内的问答知识检索时使用的参数配置；
最小匹配度：根据设置的匹配度选取问题给大模型判断，低于设定匹配度的内容不会被召回；
- 知识库配置：
知识库内可以选择本地上传文档知识、问答、在线资源（已经上传到学习平台的素材、课程、项目）知识库内
知识库内上传知识问答，供对话时使用
支持添加已发布的自建线上课、视频微课、保利威直播回放作为助手学习内容;
注意：选择对应的在线资源，需要保证当前操作人具有对应资源的查看权限（包括页面视图权限和对应的数据权限）
三、维护AI学习助手
- 设置学习助手基本信息
1、基础设置：可设置的内容有：基本信息（名称、头像、描述）；
2、问答设置：
欢迎语设置：学员首次访问助手，或开始新对话时的欢迎语；
兜底回复设置：企业内部的知识库无法回答员工的问题会触发兜底回复；
知识来源设置：对话中是否显示知识来源，以及显示来源的样式是文本还是卡片；
常见问题设置：开启后，员工进入问答时，会将管理员设置的常见问题展示在界面上；
推荐问题设置：开启后，大模型将会根据对话内容，生成推荐问题
3、技能设置：学习助手有很多个技能，不同的技能会根据与员工对话的意图中进行自动触发；触发技能后，学习助手会给出特定的内容回复
查数据：查询员工本人的各类数据（查积分、查任务、查学习明细）
查知识：学习助手会自动识别员工的对话意图，如果意图是查资料\查案例，则会在知识库内检索并给出检索结果；
- 助手关联知识库
学习助手是基于内部知识库与员工进行对话，因此关联知识库后才能正常对话
四、学员使用助手
- 助手入口
● 学员与助手对话：
员工在工作中遇到了岗位专业问题，可以直接问AI学习助手
用户可直接查看答案，也可以直接查看对应的参考知识，如果感觉答案不够准确，还可以继续追问；
当员工预览该段内容后，期望系统学习该课程，可点击【课程详情】到课程详情页进行完整学习；若仅需要学习该知识点，学完后可直接返回上次对话页面
员工在工作结束后想查一下自己的学习时长、积分等数据，可以直接问AI学习助手
五、查看学习助手使用情况
- 入口：AI学习助手-数据统计
1、核心指标概览
知识库数量 ：该指标用于统计已创建的知识库总数量。点击下钻后，可详细查看每个知识库内不同类型知识的数量及具体明细，帮助管理员清晰掌握企业知识储备的整体规模与分布结构，为知识补充、整合提供数据支持。
问答总量 ：统计学习助手累计处理的全部对话问答次数，并同步展示回答内容的命中类型（如命中在线资源、本地文档、知识问答等）；通过这一指标，能够直观了解学习助手的整体工作量及知识调用的主要来源，评估其在企业内部的使用活跃度。
命中率 ：计算公式为：对话没有走兜底回复的次数 ÷ 总对话次数 ×100%。命中率是衡量学习助手知识覆盖能力与回答有效性的关键指标，较高的命中率表明学习助手能较好地满足员工的问答需求，知识储备较为充足。
累计用户数 ：统计已使用过学习助手的用户总人数。反映学习助手在企业内部的普及程度和用户覆盖范围，为评估其推广效果及后续的用户拓展策略提供参考。
2、重要指标明细：
问答趋势：在设定的统计周期内，按周维度分组统计每周的对话次数，并支持与往期数据进行横向环比。通过观察问答趋势的波动，可及时发现学习助手使用频率的变化规律，分析其与企业业务周期、员工工作安排等因素的关联。
命中类型统计：统计周期内，对不同命中类型的问答数量进行统计，下钻可查看对应类型的对话明细。这有助于深入了解各类知识资源的实际应用情况，为知识库的内容优化提供方向。
高频用户排行榜：在统计周期内，按用户维度以问答数量倒序排列，展示对话次数最多的用户名单。通过分析高频用户的使用场景和需求，可挖掘学习助手在特定岗位或业务环节的应用价值，进而推广至更广泛的用户群体
近期问答明细：呈现统计周期内的所有对话明细，支持按命中类型、用户、所在部门等多维度进行筛选查询。便于管理员精准定位特定场景下的对话情况，快速排查问题、了解员工具体需求。
质量反馈分析：反馈趋势：在统计周期内，按周维度计算有帮助次数与无帮助次数的差值并形成趋势图。该差值直观反映学习助手回答内容的质量变化，正值越大表明整体回答质量越高，负值则提示需要重点关注回答质量问题。
无帮助反馈类型：统计周期内，对用户反馈无帮助的类型进行分布统计（如答案不准确、内容不完整、相关性低等）。通过明确具体的不足方面，为学习助手的知识更新、算法优化等提供精准的改进方向。
无帮助反馈明细：展示统计周期内用户反馈无帮助对应的问答明细。结合无帮助反馈类型，可深入分析具体问答场景中存在的问题，针对性地进行知识补充或回答逻辑调整。
近期兜底回复明细：统计周期内，汇总学习助手无法回答的用户问题明细。这些问题是知识储备的薄弱环节，管理员可据此明确知识补充的优先级，逐步减少兜底回复次数，提升学习助手的知识覆盖广度与深度。
