结构化数据需要精确计算
销售额、毛利率、库存周转、逾期回款等指标需要字段口径、筛选条件和计算逻辑，不能只依赖语义相似度。
Enterprise Data Copilot
企业数据 Copilot：不只问资料，更能问数据、看风险、生成报告。
面向中小企业，把文档知识、Excel 报表、ERP/MES/CRM/WMS 数据和岗位经验统一到 AI 工作流里，让管理者和业务岗位用自然语言获取经营洞察、动态看板和行动建议。
为什么不能只做 RAG
RAG 擅长回答“资料里怎么写”，但企业经营问题往往还要计算、关联和判断。
知识库问答是 AI 落地的好入口，但客户、订单、库存、生产、质量、回款这些业务数据，通常需要走数据库、API 或 Excel 分析路径，而不是简单塞进向量库。
业务问题经常跨系统关联
一个订单交付风险，可能同时涉及客户、库存、生产、采购、发货和回款，AI 需要调度多个数据源。
企业数据要考虑权限和安全
经营数据、客户价格、回款记录和质量问题需要权限控制、日志和隔离策略，不能无差别进入公开问答入口。
结果不应该只有一段文字
管理者需要表格、图表、HTML 看板、报告和待办动作，让分析结果能被展示、追踪和执行。
技术路径
文档类知识走 RAG，业务数据走数据库 / API / Excel 查询。
一言而悟智能把 Dify Agent、RAG、数据服务、低代码工作流和前端报告模板组合起来，帮助企业从轻量 Demo 逐步走向可生产化的企业 AI 工作台。
数据来源
非结构化知识
结构化数据
协作与流程
文档、制度、手册、FAQ、图片说明、项目资料
Excel、CSV、ERP/MES/CRM/WMS 导出数据
售后工单、企业微信、钉钉、飞书、表单记录
AI 编排层
RAG + Data Query + Tools
AI 先判断问题类型，再选择知识检索、数据查询、指标计算、报告模板或消息推送工具。
意图识别
数据路由
业务分析
动态渲染
业务输出
文本与引用
数据与图表
报告与流程
可信总结、来源引用、分析说明、行动建议
明细表、趋势图、异常列表、指标解释
HTML 看板、PDF/Word 报告、待办和消息推送
支持的数据来源
从薄弱信息化到已有系统基础，都可以找到可试点的切入口。
信息化基础弱的企业，可以先从文档、Excel、CSV 和人工台账开始；已有系统的企业，可以逐步接入 ERP、MES、CRM、WMS、售后工单和协作平台数据。
典型场景
让数据不再只是被记录，而是被理解、被分析、被行动。
老板经营日报
自动汇总销售、毛利、库存、回款、订单交付和异常风险，生成一页式经营报告。
经营概览异常提醒行动建议
客户 360° 分析
关联客户资料、订单、回款、售后和跟进记录，判断客户价值、风险和下一步动作。
客户贡献回款风险跟进建议
库存与销售联动分析
结合库存、销售趋势、交期和滞销数据，识别缺货、积压和备货风险。
库存周转缺货预警滞销分析
回款风险提醒
根据客户账期、订单金额、历史回款和逾期记录，生成回款风险清单。
逾期识别客户分层催收建议
售后问题闭环分析
汇总售后工单、产品批次、问题类型和处理结果，发现高频问题与责任环节。
问题归因知识沉淀质量改善
订单交付风险分析
关联订单、库存、采购、生产、发货和客户优先级，提前识别交付延迟风险。
交期风险瓶颈识别任务跟进
输出形式
AI 的输出可以是回答，也可以是一个可交付的业务结果。
文本总结
问题解释、经营结论、原因判断、下一步建议。
表格
客户排行、异常清单、库存明细、回款风险列表。
图表
趋势图、结构占比、指标对比、风险分布。
HTML 看板
适合浏览器展示、投屏汇报和企业 AI 工作台承接。
PDF / Word 报告
适合经营月报、客户分析报告和项目复盘沉淀。
待办与消息推送
把分析结果推送到企业微信、钉钉、飞书或内部流程。
承接企业 AI 工作台
企业数据 Copilot 是未来 AI 工作台演示项目的核心能力页。
这个页面可以承接客户对“知识库 + 业务数据 + 动态报告”的进一步兴趣，也可以作为后续 Dify Agent、本地大模型、数据服务和企业 AI 工作台演示的官网入口。
预约数据场景诊断