企业官网建设流程全解析

周建国今年三十八岁，在政务信息化行业做了十二年产品经理。

他的客户都是政府机关，单位名都是"某某市大数据局"“某某区政务服务中心”“某某省人力资源和社会保障厅”。他的产品都是OA系统、审批流程系统、数据报送系统。他的工作模式是：客户提需求，他写方案，研发开发，测试上线，验收结项。

十二年来，他做过二十多个政务项目，积累了大量的行业知识和客户关系。他以为自己这辈子就干这个了。

2024年2月，一个老客户给他打来电话。

“老周，我们今年要上智能化改造，想加一个智能问答的功能。群众有什么问题可以问系统，系统自动回答，不用人工。”

周建国第一反应是：“这个简单，买个机器人接口接上去就行了。”

客户说：“不是那种通用的，要能回答我们业务相关的问题。比如群众问’我这种情况能不能申请低保’，系统要能根据政策文件给出准确的回答。”

周建国愣住了。

他不知道这个功能怎么做。他甚至不知道该问什么问题。

隔行如隔山

周建国开始研究AI对话系统，发现自己面对的是一个完全陌生的领域。

他以前做的政务系统，本质上是"数据管理系统"：把政务数据录入系统，然后按照流程审批、统计、报送。系统的逻辑是确定的，输入A输出B，不会出错。

但AI对话系统不一样。它的输入是自然语言，输出也是自然语言，逻辑是不确定的。同样的问题，换一种问法，答案可能不一样。而且AI有时候会"一本正经地胡说八道"，把政策文件的意思理解错，或者把完全不相关的内容混在一起说。

他不知道该怎么解决这些问题。

他开始到处学习，参加行业会议、读技术文章、找AI公司的销售聊。他听到了很多新词：RAG、知识库、向量检索、Prompt工程、幻觉问题……每一个词他都认识，但连在一起是什么意思，他完全不懂。

有一次他参加一个AI产品的发布会，听到台上的人说"RAG架构是解决政务知识问答的最佳方案"，他忍不住举手问：“RAG是什么？”

台上的人愣了一下，然后解释了两分钟。他听完还是不太懂，但没好意思再问。

被迫从0开始学

周建国决定自己先把技术原理弄清楚。

他买了几本关于AI的技术书籍，从最基础的概念开始看。看了三章之后放弃了，太难了，那些公式和代码他完全看不懂。

他又去找公司的研发团队，让技术负责人给他讲。技术负责人讲得很认真，但讲完之后他问：“那我们政务系统的知识库应该怎么建？”

技术负责人说：“这个要看具体业务。”

他问：“怎么看具体业务？”

技术负责人说：“需要你们产品经理去梳理。”

他愣住了。原来技术只是工具，核心还是要理解业务。但他理解的业务是"流程和数据"，不是"知识和问答"。

他开始改变自己的产品设计思路。以前他设计产品，是从"功能"出发；现在他从"知识"出发。他开始梳理政务系统的知识体系：有哪些政策文件？这些文件的核心内容是什么？群众最常问的问题是什么？这些问题对应的政策依据是什么？

他花了两周时间，整理出了一份"政务知识图谱"，列出了系统需要覆盖的知识领域、知识条目、知识点之间的关联关系。

他拿着这份图谱去找技术负责人，说：“这是我理解的政务知识结构，你看对不对？”

技术负责人看完之后说：“周总，你这个梳理比我们还专业。”

现在他怎么看

采访周建国的时候，他说自己现在对AI产品的理解已经完全不一样了。

“以前我觉得AI就是个大模型，接上去就能用。现在我知道，AI产品成功的关键是知识库的质量。模型是通用的，但知识是私有的。你有多少有价值的知识，你就能做多好的AI产品。”

他停了停，又说：“而且我发现一件事，政务行业的知识积累是我们这种老PM最大的优势。很多AI公司有技术，但没有政务知识。他们做的通用问答机器人，在政务场景里根本用不了。而我干了十二年政务信息化，我知道群众会问什么问题，知道政策文件该怎么理解，知道哪些细节容易出错。这种知识，不是短时间能积累的。”

他给自己报了一个AI产品经理的在线课程，每周学两节，已经学了三个月了。

"我今年三十八岁，学新东西确实没有年轻人快，"他说，“但我有他们没有的东西——十二年的行业积累。这是我转型AI产品经理最大的资本。”

（一个未说完的话，留白）

采访结束的时候，周建国给我看了他正在设计的智能问答系统的原型。他说系统预计在下个月上线，先在试点单位运行。他指了指原型上的一个按钮，说："这里有一个’不满意反馈’的入口，用户觉得AI回答得不对可以点这个，我们会人工跟进处理。"他顿了顿，又说：“其实我也不知道这个功能上线之后会怎么样，客户会不会满意，群众会不会用，这些都……”

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