ONES, 2024
企业级知识库 AI 问答助手
企业级知识库 AI 问答助手是基于 RAG 技术打造的 AI 问答产品，旨在解决因知识库信息碎片化导致的信息获取效率低下问题。
作为 ONES AI 的主设计师，我深入学习头部企业的 AI 产品实践经验，起草内部 AI 设计指南，组织 Workshop 探讨并确定设计方向，完成了产品功能从零到一的设计。
团队成员
UX 设计师 1 名
产品经理 1 名
研发工程师 3 名
项目关键成果
构建了多层次、智能化的知识问答体系
精准解决用户在信息获取中的核心痛点
获得客户认可并驱动业务增长
我的贡献
通过用户调研挖掘使用场景与痛点
输出 ONES AI 设计指南
负责所有功能流程的用户体验设计
包含了哪些功能？
3 个 AI 功能覆盖知识库问答场景
在不干扰现有用户流程的前提下，我设计了 3 个 AI 知识库问答功能，大幅提升了知识库信息的检索效率。
为什么要做这些功能？
提高产品竞争力，结合用户场景充分发挥 AI 能力优势
随着大语言模型（LLM）能力的完善，越来越多的 B2B SaaS 工具陆续接入 AI 能力，我们的主要竞品对 AI 的研发更是呈现「持续投入，逐渐落地」的趋势。
同时，来自客户的反馈中，与知识库相关的 AI 需求占比最大，许多用户表示传统检索功能效率低下，无法快速找到所需信息。
面对各行业客户对 AI 功能的强烈需求，ONES 需要推出更多符合实际业务场景的 AI 功能，提高产品竞争力，从而促进商机转化。
客户对 AI 功能的反馈占比
如何定义用户需求？
通过用户调研挖掘场景与痛点
我对产品经理、研发工程师、销售等 5 名同事进行了访谈，收集知识库相关的用户使用场景，并以用户旅程图的形式分阶段呈现。
用户旅程图
通过分析访谈资料和用户旅程，我提炼出关键的使用场景和痛点洞察，在此基础上形成对应解决方案。
洞察1：音视频文件的信息获取效率极低
在访谈中，我观察到销售团队的文档中包含许多客户访谈视频和录音文件，在进行客户复盘时，他们会反复拖动进度条来定位某个时间点，导致复盘效率十分低下。
针对该场景，我提供了 AI 转录和问答功能，将音视频内容快速转换成文字，支持用户在侧边栏提问，将用户行为从“找信息”简化成“拿答案”，极大提升了信息获取效率。
音频转录与提问
洞察2：用户会重复搜索同样的内容
在观察被访谈用户的搜索行为时，我发现，用户会重复搜索同样的内容。他们在调整关键词时经常说“我记得我之前搜过这个的。”
因此，我通过记录搜索关键词和对话内容，方便用户调取历史搜索数据，降低重复信息检索的时间成本。
知识库搜索与问答的历史记录
如何梳理设计思路？
学习行业实践，创建 AI 设计指南
为了让 AI 产品既符合用户心智模型又能解决专业问题，我深入研究了三家头部科技公司发布的 AI 设计指南。这些指南为我们提供了经过实践验证的设计框架。
People + AI
Guidebook
Guidelines for Human-AI Interaction
Design for AI
ONES AI 设计指南
在吸收行业最佳实践并结合 ONES 的产品定位和此前调研结论后，我整理了属于 ONES AI 的设计指南，为后续功能设计提供明确的方向与关注点。
01
AI 是辅助角色，用户才是主导者
AI 是辅助用户完成任务的工具，不应干扰用户的决策和任务流程。用户对 AI 拥有最终控制权，能够随时中断、忽略、修改或撤销 AI 的操作。
02
AI 生成内容应透明可追溯，确保用户信任
用户信任是 AI 产品成功的前提，而透明度是建立用户信任的基础。清晰展示信息来源，必要时解释 AI 的决策过程，并向用户明确说明 AI 的能力边界和潜在不确定性。
03
为概率而设计，帮助用户上手并优雅地处理失败
AI 本质上是一个基于概率的系统，必然伴随着错误和不确定性。设计 AI 产品需要预见并优雅地处理失败场景，为用户提供清晰的前进路径，避免让用户陷入困惑或死胡同，同时提供安全的实验帮助用户上手 AI 功能。
04
功能融入具体场景，而非孤立存在
AI 功能不应孤立存在，而应融入并增强用户既有的工作流程。这些功能应该出现在用户最需要帮助的关键节点，以最低的认知负担提供支持，同时管理用户对 AI 能力的期望。
05
以数据安全为先，降低错误带来的风险
设计 AI 功能时必须优先考虑数据隐私和安全，将用户数据保护置于最高优先级。AI 的搜索和生成等行为都应被严格限制在用户自身权限范围内，以确保企业内部信息安全。
实际应用：提供预设问题帮助用户快速上手
当用户对特定页面使用 AI 问答功能时，我们提供“帮我总结页面内容”等预设问题。用户可以通过预设问题轻松开启提问，快速安全地体验 AI 功能。这一设计响应了指南第 3 点：为概率而设计，帮助用户上手并优雅地处理失败。
页面问答中的预设问题
如何探索设计方向？
输出概念方案设计并验证假设
在前期对竞品 AI 工具的调研中我发现，多数在已有功能的基础上叠加 AI 能力的产品，会使用侧边栏或者右下角的浮层承载对话内容。所以，我在初步的概念方案设计中假设：对于以对话为主的 AI 功能，用户可能习惯于一个统一、聚合的入口来进行问答。
概念方案
我的假设导向了第一版方案设计：通过侧边栏承载所有 AI 对话功能，并支持用户手动调整 AI 回答时参考的上下文范围。
唤起侧边栏
切换上下文
生成回答
概念方案
验证假设
为了验证我的假设，我组织了一场跨职能的 Workshop，邀请了产品、研发、设计等不同角色的同事参与评审。
在会上，大多数成员虽然认可概念方案的设计方向，但同时，他们也提出了一系列具有挑战性的观点和建议，主要集中在“上下文切换”的交互逻辑上。
手动切换上下文的操作感觉有些复杂，我不确定在特定场景下应该选择哪个范围。
如果我在页面中唤起 AI，在对话发起后如果切换查看其他页面，这时候上下文会跟着切换吗？如果不会，我要怎么切换上下文？
在对页面进行提问时会参考其他页面和附件，但指定的上下文范围只有一个页面，可能会有误解，也难以和用户解释原理。
通过整理 Workshop 中提出的反馈，我意识到，使用聚合式侧边栏作为载体需要解决上下文范围的管理问题，否则会与用户在不同任务场景下的心智模型产生冲突，增加理解负担，最终无法实现提高效率的目标。
方案迭代与决策
尝试不同设计方向以探索理想的产品形态
基于 Workshop 收集的问题与洞察，我开始深入探索更符合用户心智模型的交互方式，并尝试了 3 种设计方向。
方向 1：优化侧边栏
仍使用侧边栏作为统一的问答功能载体，优化上下文切换的交互方式，允许用户在发起对话后切换上下文范围后重新发起询问。
切换上下文
方向 2：将 AI 功能融入具体上下文
将问答功能拆分并融入三个场景中，辅助用户完成各场景的核心任务，AI 参考的上下文将由具体场景决定，无需用户手动切换。
在搜索中提问
在页面中提问
方向 3：使用独立页面承载问答
将针对页面组信息进行问答的功能使用独立的页面进行承载，形态上类似 AI 搜索的产品首页，支持用户进行多轮对话。
独立页面
生成回答
决策与权衡
我依据项目初期制定的「ONES AI 设计指南」作为决策框架，权衡了以上 3 种方案在用户体验中的优势与劣势，并与 AI 技术专家探究了对应方案的可行性与实现成本，最终选择了方向 2：将 AI 功能融入具体上下文作为后续的核心设计方向。
决策依据：
符合“功能融入具体场景，而非孤立存在”原则
方案 2 对用户现有操作流程的干扰最小。用户不需要学习新的、复杂的上下文管理机制，AI 的上下文直接与场景相关，大大降低了学习成本和使用摩擦。
能快速实现增量价值交付
AI 技术正处于快速发展阶段，产品方案难以一步到位。我们需要根据用户反馈和洞察持续迭代完善。方案 2 让用户能在各个场景快速体验 AI 功能，同时为后续开发更复杂的多轮对话功能提供宝贵的数据反馈。
高保真设计方案
输出最终设计方案并完成评审
在对方案的细节进行打磨后，我输出了高保真的设计方案。从最初单一的“聚合式”侧边栏，演进为与功能场景密切相关的 AI 助手，让用户在需要时能恰好获得 AI 的帮助，从而最大限度地减少操作摩擦，达到提升效率的目的。
在设计评审会中，这一逻辑连贯的方案获得了产品负责人与各利益相关方的一致认可，为后续的功能开发提供了坚实的基础。
功能1：知识库检索
功能2：页面总结与问答
功能3：音视频文件转录
如何衡量项目成果？
推进关键客户进行概念验证（Proof of Concept）
在功能上线后，我们与一家银行领域的头部企业进行了深度合作。由该银行的测试部门对 ONES AI 的价值进行验证。经过一段时间的试用，在该客户的 PoC 报告中，明确指出了 ONES AI 带来的关键价值：
ONES AI 的知识库问答功能能够有效增强知识的可获取性与利用率。
测试人员能从海量文档中快速获取所需信息，极大地支撑了测试策略的制定与执行效率。
基于 PoC 中的积极成果，该客户正式考虑将 ONES AI 纳入下一阶段的推广应用。验证了 ONES AI 功能设计方向的正确性。
接下来有哪些计划？
持续进行 AI 功能迭代与改进
尽管功能上线后获得了许多积极反馈，但我们深知这仅是在 ONES 中探索 AI 与人类协作场景及商业化的起点。未来我们计划从以下几个方面进行功能的持续迭代与改进：
开展用户调研与走查
分析高频场景需求，总结 ONES 系统中的用户痛点以作为 AI 功能的潜在机会点。
持续进行竞争分析
跟踪核心竞品对于 AI 功能的支持程度，以寻找差异化竞争点，放大 ONES 产品功能优势。
前沿 AI 技术跟踪
关注 AI 能力发展所带来的潜在场景，包括多模型编排技术，原生多模态模型、推理模型的发展、模型上下文窗口大小的变化以及 MCP 协议的发展。
期待与您联系
我正在积极寻找新的职业机会，如果我的经验与您的团队要求相匹配，欢迎与我联系。
chris.lau.design9898@gmail.com
已复制
ChrisLau-98
已复制
© 刘泽鸿 2020-2025