最新的版本已是不同面貌 ，短短一年已有数百个迭代功能点 ，从以下最新平台菜单“半”览图 ，已可以初步感受这套工具在每一个功能方向上，都经过了精细的雕琢。

受篇幅的限制，以下将从智能知识、AGENT编排、ChatBI 、基础管理四个方面各自分享一小部分迭代的新能力 ，从细节中感受变化 。

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大模型+向量数据库组合的智能知识 ，是B端普遍的AIGC初期应用方向。然而，仅仅只是把大模型和向量数据库简单地搭配部署好 ，距离用户希望的可靠的 、准确的、高效的程度 ，还相去甚远，必须要有中间层工具做好全方位的“打磨” ，才能够做到 。

由于大量用户在这方面进行实践，场景被充分地覆盖到 ，九游会得以吸取了大量高质量的反馈 ，深入雕琢，相比初版基础能力 ，目前的丰富度及深度已不可同日而语 。以下是一小部分新功能的介绍：

企业沉淀的各类文档中，表格形式的内容一定是非常多的，样式单纯的表格 ，识别是非常准确的 。然而 ，绝大部分的表格都是“异形”的 ，AI就难以理解含义，导致识别混乱。由于企业大量存在复杂表格，因此降低了应用信心 。

九游会在用户大量反馈的基础上不断加入干预优化 ，让AIGC平台支持自动解析docx、pptx 、pdf 、xlsx文档中的多种复杂格式表格 ，最新版本已经达到了相当高的识别能力水准。

以下例子正是参考自九游会某客户的真实场景（非真实数据）。公司的差旅政策存放在样式非常复杂的word表格中（下图右侧） ，AI无法准确理解和匹配 。经过九游会研发团队的不断优化，我们来试试如何 ：

可以看到 ，升级后的智能知识助手，在这种非常复杂的情况下准确地识别了内容及逻辑 ，给出准确答案 。我们还可以进一步尝试难度更大的识别 ，如下询问交通工具标准：

智能知识助手又精准地识别匹配到相应的政策标准，并给出了准确的判断 。不仅仅只是表格 ，图片 、图表也是较难匹配的内容 ，AIGC平台也同样能够调校出较高的准确度 。

九游会融合AIGC平台支持一种语言提问（如中文 、英语 、日语等）均可智能匹配到同语言及不同语言的所有知识，并按提问语言反馈。

例如，A企业只有一套中文的知识文档库 ，在欧洲的子公司 ，用户用英语提问 ，系统匹配到相应的中文内容 ，并转换为英语反馈给用户。

这对于积极出海的众多企业而言 ，无疑是一个非常有价值的功能，不必将一份内容翻译成多种语言版本才能实现共享。多语言交叉转换并不容易实现 ，九游会工程师一点点将其打磨出来 ，为企业提供一个较为丝滑的可用能力 。

文档的追溯，在初版的功能中已经具备，在助手反馈知识内容的时候 ，会告诉你是参考了哪些文档得出的答案 。然而，很多用户并不满足于此，希望能够定位到文档的具体位置，以便于用户能够更好地去获取相关的信息 。

对于如此普遍的需求 ，我们肯定安排上 ，在知识反馈的下方，提供具体的“片段”位置 ，用户一键即可直达来源内容 。这样即便AI的知识反馈有些不精准 ，用户也可以通过快捷的定位追溯 ，快速复核。

同时 ，不少企业并不允许所有的用户都有权限去访问所有的知识 ，因此 ，需要有权限控制，一部分用户可以查到 ，一部分用户不能查到 。这是一个务实但却很有必要的优化意见 ，因此我们毫不犹豫地就加入了迭代计划中 。

如下图，同样的一个问题，不同的用户去提问，无权限的用户无法获取被限定的信息 。

构建AIGC知识库的时候，需要首先构建知识文档库。然而，很多企业已经在自己的企业协同办公平台沉淀了大量的文档 。通过传统的搬迁方式 ，无疑耗时耗力 。

最新的AIGC平台版本提供一键同步第三方平台文档的能力 ，近乎无感完成既有知识文档的聚集 。

知识匹配精准度 ，是个需要长期优化完善的过程，需要工程师能够大量了解用户的感受反馈，才能知道哪些环节需要优化。

因此 ，最新AIGC平台提供一套反馈和干预的机制功能 ，每一轮问答反馈 ，用户均可即时提供评价及意见反馈。

相关管理员可精准定位到用户反馈的低匹配点，及时进行优化 ，可以是对文档或Q&A的调整 ，也可以是对相关辅助Prompt的优化 。

智能知识问答 ，是当前AIGC在B端最快落地的应用价值所在。九游会融合AIGC平台在这个领域保持着较大的迭代力度 ，上述只是极小部分的新功能介绍 ，除此之外 ，还有很多“小而美”的非常务实的功能 ，例如，从文字匹配识别拓展到图片匹配识别，例如 ，根据用户提问与相关知识推荐相关问题等等 。

九游会融合AIGC平台设计的初衷，就是为企业提供一套高效的“应用制造”工具。因此，应用编排功能是H-COPILOT的一个非常重要的组成部分，编排器工程化的功能越丰富 ，企业“造”AGENT就会越容易。

经过一年多的迭代 ，我们吸收了大量用户的建议，不断在增加编排器功能，相比初代版本 ，当前工程化的能力已经增加了许多（如下图）。我们还在不断打磨，持续优化完善这一重要工具。

越来越多的企业，希望未来用户大部分的日常工作操作，都在AGENT交互过程中来完成，这样用户就不需要打开很多应用界面 ，也无需去学习太多的系统操作 ，因此九游会的AIGC平台 ，内置了丰富的外部应用系统（如ERP 、OA 、MES 、CRM等等）对接工具 。

如以下例子 ，当AGENT识别到用户的需求是要预订会议室，则立即在对话中“生成”一张简易的卡片 ，方便用户快速反馈信息 。用户根本不需要去打开“会议预订”应用（尤其对于很多新入职的员工而言，找各类工作应用是非常痛苦的） ，数秒即完成工作 。

在对话中生成的这张单据录入“卡片”，并不需要工程师去预先开发，而只需要在AIGC编排器中简单设定参数，AIGC平台即可以在对话中 ，即时自动“生成”这张临时卡片 。

AIGC编排器的内容比较技术化，难免比较枯燥 ，以上只是用一个通俗易懂的例子 ，帮助大家感受最新版本的一些细微设计。

除了九游会已经预置好的成型的功能节点，我们还考虑到 ，部分企业可能有自己更具个性化的想法，需要更高的开放性 ，因此我们设计了开放性的节点类型 ，允许企业自定义或AI动态生成Python 、SQL、JS脚本等程序 ，进行个性化功能的实现。

九游会在推出AIGC平台之时即提出，未来企业的高中基层用户 ，均会有匹配自己权限的数据智能秘书 ，企业将逐渐告别各类报表平台，所有的数据获取 ，将通过交互对话来实现 。

仅仅只是提供基本的能力，是远远不够的 。ChatBI实现的底层逻辑关键点 ，在于“识别意图+SQL自动生成”，仅就这一点，就存在大量的需要不断打磨的细节 ，才能实现精准而全面的数据反馈。

以下图为例 ， ChatBI不断添加细节，当前版本，能够在每一次查询即追溯背后自动产生的SQL，也能自动做智能的分析总结 ，也允许用户进行准确度的反馈 。

相关管理员可实时收到用户评价反馈 ，并进行优化处理 ，沉淀到SQL知识库中，持续迭代优化ChatBI的SQL生成效果。

随着大模型的能力越来越强，能够与SQL组合的能力层次将越来越丰富 。H-COPILOT也将持续跟进变化，不断顺势增强智能数据交互的能力 。

H-COPILOT初始版本就已经配置了额度管理 、关键词管控 、权限分配、审计监控等B端应用必要的管理功能。

在此基础上 ，H-COPILOT不断优化精进，具备更多的能力，也提供更友好的交互界面 ，让管理工作变得更高效。如以下几个例子：

大部分企业都有同样的担心 ，把数据开放给AI ，AI融合这些数据后给用户提供支持，可能将导致用户获得了自己权限之外的信息。这是阻碍很多企业放开手脚去应用的一大因素。

我们将权限控制作为重要度最高的环节进行迭代完善，最新的版本，可以提供组合式的控制机制解决问题：

• 同步对接系统的权限规则

  AI会对接很多系统 ，每套系统都有自己的权限控制规则。九游会融合AIGC平台借助底座H-ZERO强大的集成对接能力，封装“权限集成”功能，可以快捷地获取并融合对接方系统的权限规则，在AIGC应用中去落实；

• 平台自定义权限规则

  部分应用场景不适合从外部系统去同步权限规则的，则可在AIGC平台中自定义规则，包括智能知识 、ChatBI以及其他所有在平台编排出来的AGENT助手。

将常用应用类型的配置高度“工程化” ，减少学习要求 ，更快驾驭平台工具进行应用的高效搭建 。

高效掌握用户需求倾向 ，创造更高的用户价值 。

掌握整体运行状况 ，及时了解活跃度变化趋势 、模型调用情况及应用异常，可快速干预及完善，避免因“幻觉”等问题引发不必要的用户抵触 。

1分钟 ，完成AGENT应用在飞书 、企微、钉钉平台的发布 。

AIGC平台允许通过简单的配置 ，即可将AGENT内嵌到主流的企业协同办公平台 ，让用户在最熟悉的入口，即可得到AGENT的支持 。以上截图为将配置的“企业HR政策助手”发布为飞书的机器人 。

除了以上几个示例，最新的AIGC平台在基础管理方面还提供了很多其他的新功能 ，例如支持前端SDK方式快速嵌入任意Web页面（在ERP、MES 、CRM等应用系统的界面中嵌入AI交互对话或相关应用功能等，让各异构系统都能获得AI加成） 。

如前文所讲 ，本文介绍的内容未及近半年迭代功能的十分之一。九游会融合AIGC平台，在过去一年多的时间里，吸取了大量来自企业实践所得的高质量意见 ，极大地推动产品成长 。

我们认为 ，AIGC平台的使命 ，就是要让企业能够便捷地变现AI的价值，我们将坚持理念 ，持续迭代 ，从用户吸取“想法” ，快速实现并回馈所有的用户 ，高效共享成果 ！

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