在 Slack 提問，以 Confluence 作答
教育科技公司：Slack 知識助手
同事在 Slack 一問，AI 即以公司 Confluence 作答；AI Agent 會判斷應查內部資料、上網搜尋，還是直接回答。
問題
一間教育公司把產品、流程和項目資料全放在 Confluence，卻無人找得到。同事唯有在 Slack 互相查問，同一條問題每週重答一次，新頁面亦甚少被閱讀。
方案
一個駐守 Slack 的 AI 助手，背後是覆蓋 Confluence 的 RAG pipeline，並透過 RSS 自動同步更新。它在 thread 內以公司自己的頁面作答；文庫沒有提及的，會直接說明。
痛點
- 知識埋沒在 Confluence
- 同一條問題每週重答
- 新頁面無人閱讀
方案拆解
自動同步. Confluence 頁面經載入、清理及建立 index，新增或修改的頁面自動跟進。
兼顧細節與主題. 初版以 RAPTOR 分群摘要；現改用 LightRAG Knowledge Graph，支援 local、global、hybrid 檢索。
先經安全檢查. 每條訊息在檢索前先行檢查，不合規即停止。
按問題類型分流. 區分事實、分析、閒聊、實時及計算類問題，再決定檢索方式。
按需調用工具. LangGraph Agent 在知識庫、網上搜尋、Wikipedia 與計算機之間選擇，並標明每段內容來源。
答案附出處. 以 temperature 0 作答並列明出處；不知道便直說。
成果
在 Slack 提問，以 Confluence 作答
Tech Stack
RAGKnowledge GraphLangGraphSlack可靠之處
內部助手靠「懂得說不知道」贏得信任。每個答案都有出處，內部與網上資料不會混為一談；Confluence 沒有答案時，AI 會直說，同時提示團隊下一頁應該補寫甚麼。
相關服務: 企業 RAG
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數千頁合規文件可即時查詢，每個答案均附原文出處。
- 查一條問題要翻數千頁
- 資深同事須代為檢索資料
每月 20 萬通來電 · 預約率 67%（真人 77%）
24/7 AI Call Centre：每月 20 萬通來電
為一間 5,000 人美國企業旗下 60 個 HVAC 品牌，每月處理 20 萬通來電。AI 預約率達 67%，真人團隊為 77%，差距僅 10 個百分點，且全天候運作。
- 夜間及週末無人接聽
- 每更增聘人手成本過高
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AI 收款及付款提醒
AI 前台的姊妹產品：定時、有禮地追收款項，附付款連結，客戶一付款即自動停止。上線首三個月已為客戶收回逾 100 萬美元。
- 追收款項尷尬又易拖延
- 可計費時間被收款工作佔用