企业知识库
整理公司、产品、案例、FAQ、销售材料与内部SOP，让AI基于企业自己的真实资料工作。
Use Cases
优先改造高频、重复、可标准化的业务场景
AI项目不以功能数量衡量。桐灼更关注工具是否进入团队工作、能否稳定输出，以及是否减少真实的重复劳动。
销售话术库与业务助手
围绕客户问题、需求诊断、方案说明、异议处理和跟进节奏，提供可追溯的材料支持。
内容生产工作流
把企业知识转化为官网文章、短视频脚本、社交内容和客户沟通初稿，并设置人工审核。
工作流与Agent
将资料整理、会议纪要、SOP查询、报表初稿等稳定任务配置成可重复执行的流程。
团队培训与陪跑
建立使用边界、责任归属和操作方法，根据团队试用中的错误与反馈持续迭代。
Implementation Rules
企业AI落地，先解决可验证的小问题
稳定的AI应用需要真实资料、明确边界和人工审核。桐灼用三条原则控制实施风险。
业务价值优先
不为展示技术而做功能，先处理能节省时间、提升响应或改善内容质量的任务。
真实知识支撑
让AI基于企业自己的资料回答，降低空泛、错误和不一致的输出。
保留人工审核
关键对外内容、业务承诺和客户判断由人员确认，AI负责辅助而非替代责任。
Implementation
企业AI落地实施流程
从场景筛选开始，用真实资料搭建最小可用方案，经过团队试用后再逐步扩展。
业务场景梳理
识别客服、销售、内容和内部管理中的高频重复任务。
知识与流程整理
收集真实资料，明确输入、输出、使用边界和审核责任。
工具配置与测试
搭建知识库、业务助手或工作流，用真实任务验证效果。
培训与持续迭代
让团队掌握使用方式，并根据错误与反馈持续优化。
Knowledge Foundation
高质量AI输出，来自高质量企业知识
企业资料越清晰，AI越容易给出准确回答。GEO官网、短视频内容和内部AI工具可以共享同一套知识基础。
公司介绍产品资料服务流程客户FAQ真实案例交付规则销售话术售后规则内部SOP行业知识
FAQ
企业AI落地常见问题
先把应用范围和预期讲清楚，AI项目才更容易被团队接受并持续使用。
从小场景开始
最好的第一步，通常不是购买大系统，而是选一个每天都在发生的问题，做出可用的改进。
适合，但不建议从复杂的大系统开始。应优先选择高频、重复、可标准化的工作，用小场景验证后再扩展。
通常需要公司介绍、产品与服务资料、FAQ、案例、销售材料、服务流程和内部SOP等真实业务资料。
桐灼更建议将AI作为业务辅助工具，用于资料检索、初稿生成和重复工作处理，关键判断、客户沟通和结果审核仍由人完成。
使用真实、更新过的企业知识，限制回答范围，要求标注依据，并为关键输出保留人工审核。
AI Opportunity Mapping
找到企业最值得先落地的AI场景
告诉我们团队中最耗时间、最重复的工作，桐灼会帮助你判断哪些场景适合AI，哪些暂时不值得做。