用于公司员工的 Slack AI 聊天机器人与 RAG

目标用户

- 公司员工：需要快速获取公司政策、程序和内部知识的员工。
- 人力资源团队：处理员工查询和支持的团队。
- IT支持团队：需要处理技术请求的支持人员。
- 管理层：需要了解公司政策和程序的管理者。

解决的问题

- 信息获取困难：员工在查询公司政策、程序或文档时常常面临信息散乱的问题。
- 响应时间长：传统的手动查询方式导致员工等待时间过长，影响工作效率。
- 知识共享不足：公司内部知识未能有效传播，导致重复劳动和信息孤岛现象。

工作流程步骤

1. 触发事件：员工在 Slack 中提及机器人，触发工作流。
2. 获取消息：系统接收 Slack 消息并提取用户查询内容。
3. AI 助手处理：AI 助手解析用户请求，并通过 RAG 系统检索相关公司文档。
4. 记忆管理：使用简单记忆模块保存用户会话上下文，提升后续查询的准确性。
5. 信息检索：从 Qdrant 向量存储中获取最相关的文档片段。
6. 格式化响应：将检索到的信息格式化为适合 Slack 的响应，确保清晰易读。
7. 发送消息：将 AI 助手的响应发送回 Slack，直接回复用户的查询。

自定义指南

- 调整 AI 助手的系统消息：根据公司需求修改 AI 助手的职责和交互指南。
- 修改文档源：在 RAG 节点中更新文档源以包含新的或更相关的公司文档。
- 更改 Slack 频道：在 Slack 触发器中修改频道 ID，以便机器人能在其他频道工作。
- 自定义响应格式：根据需要调整 AI 助手的响应格式和内容，确保符合公司的沟通风格。