电器工厂里被问得最多的有两类文档：一类是产品说明书，客户问空调怎么除霜、故障码是什么意思；另一类是员工手册，新员工查考勤、报销、休假制度。这些文档原来躺在共享盘里，要么靠客服人工翻找，要么干脆没人看。这次用 Ragflow 给工厂搭了一套智能客服：两份文档解析成两个知识库，按提问对象拆成三个频道，配上层级和引导问题，7×24 小时自动应答。

RAG（检索增强生成）的思路不复杂：文档先解析、切片、进知识库；用户提问时，系统先检索出最相关的段落，再让大模型根据这些段落组织答案。模型不用重新训练，文档改版了重新解析一遍即可，适合说明书、手册这类会经常变动的资料。

两份文档，两个知识库

《空调说明书》从网上公开链接下载，在 Ragflow 里创建知识库「产品手册」：文档语言选中文，嵌入模型用 BAAI/bge-large-zh-v1.5，解析方法选 One（Manual 方案也支持，按文档排版挑）。上传后请求解析。

《员工手册标准版》同样处理，建知识库「员工手册」，解析方法 One。数据集页面能看到每个文件的分块数和解析状态，解析成功后才能问答。

三个频道，各管一摊

知识库只负责存文档，问答入口在聊天助理这一层。Ragflow 的聊天配置里可以设助理姓名、开场白、是否显示引文和关键词分析，再把知识库绑上去。

这次建了三个助理：

• 员工之友：只绑「员工手册」，模型用 qwen-max，回答考勤、休假这类制度问题；
• 产品客服：只绑「产品手册」，模型用 qwen-plus。产品问题大多集中在查参数、问故障码，轻一档的模型够用；
• 智能客服：同时绑两个知识库，模型 qwen-max，分不清问题归谁的时候用它。

频道分层和引导问题

频道建好后，在频道管理里配置层级：「智能客服」设为总频道，员工服务和产品客服两个子频道挂在它下面。

每个频道单独编辑问候语和常用问题。产品客服的引导问题里放了三条真实的高频问题：有没有智能除霜功能、室外机发出声音是什么问题、故障码 F6 是什么情况。用户点一下就能问，不用自己组织措辞。

使用方式

日常使用从「智能客服」总频道进：产品问题和员工制度问题都能直接问，系统自己判断查哪个库。需求明确的使用者可以切到对应子频道，检索范围更小，答案更准。

整套搭建没有写代码，花时间的地方在文档本身——说明书和手册的排版越规整，解析切出来的块越干净，检索也就越准。