CASE STUDY · 候选案例
企业资料问答与回复草稿助手
用一个小流程，学习资料检索、可追溯输出与人工确认。这是教学演示，尚未接入真实企业系统。
交互演示使用固定、虚构资料与关键词匹配。无大模型调用、不接收文件、不自动发送回复。
LIVE DEMO · 本地交互演示
问一个问题，看看草稿如何产生。
试试这些问题
查看全部演示资料
- D01 · 产品试用规则：体验版试用 7 天，包含检索与草稿，不包含自动发送。
- D02 · 部署说明：支持私有化部署，服务器与模型接口需自行准备，配置按资料规模评估。
- D03 · 使用边界：回复需要人工确认，资料不足时转人工。
回复草稿
资料出处
请核对资料与措辞后再使用；演示不会发送此回复。
让每个回答，都有依据。
从左侧输入问题或选择示例。
没有依据时，会明确告诉你。
它解决什么问题？
工作人员重复查阅同一批资料、手工整理答复时，可以先生成一个附带出处的草稿。这个候选方向用于学习与产品验证，尚无真实企业上线案例或实测收益数据。
从输入到输出
用户提问 → 检索指定资料 → 整理回复草稿 → 人工检查
输出有两类：能找到资料时显示草稿与来源；资料不足时明确提示补充资料或转交人工。对外发送不属于第一版范围。
如何在本地运行？
下载 Python 示例，用 Python 3.10+ 运行，无需额外依赖。网页演示与 Python 示例都采用固定资料匹配；这是确定性基线，尚未实现自主 Agent 决策。
python reply_assistant.py失败情况与限制
- 关键词匹配不能理解所有同义词、上下文或否定关系，可能漏检或误检。
- 存在来源不代表推断正确，需要人工核对。
- 未实现权限过滤、文档版本管理、模型接入和生产监控。
- 只使用公开或虚构资料，请勿在问题中输入企业机密。
后续应根据实际问题验证检索与生成效果，再决定是否引入模型和工具调用。没有测量，就不承诺节省时间或成本的比例。