如何利用 AI 建立知識庫

您的支援團隊每週都在回答同樣的 20 個問題。客戶在等待，工單堆積如山。知識庫可以解決這個問題，但從零開始建立知識庫一直是個瓶頸。有了合適的 AI 工具，情況將會改變。

本指南將逐步介紹如何利用 AI 建立知識庫，從釐清撰寫內容到在沒有專職寫手的情況下保持文章更新。

為什麼知識庫專案會停滯不前#

大多數團隊並不缺乏知識，而是缺乏記錄知識的時間。資深支援工程師非常清楚如何處理前 10 大問題，但要為每個問題製作清晰、易於搜尋的說明文章，卻需要花費他們沒有的時間。

AI 驅動的知識庫建立方式改變了工作流程。您不再需要從零開始撰寫文章，而是引導 AI 根據團隊現有的專業知識來產出內容。瓶頸從「找時間撰寫」轉變為「錄製解決問題的過程」，這是一個快得多的循環。

第 1 步：在撰寫任何內容前，先審核您的支援工單#

團隊犯過最大的錯誤就是憑空猜測要寫什麼文章。在建立任何內容之前，請先從過去 90 天的支援查詢中整理出最常見的問題。

您需要尋找的是：

• 出現超過 5 次的問題
• 在工單中解決時間超過 5 分鐘的問題
• 客戶表示難以自行找到資訊的主題

這份清單就是您的內容規劃。大多數客服系統（如 Zendesk、Intercom、Freshdesk）都允許您按標籤或類別篩選並匯出工單。請花時間做好這一步。如果知識庫回答的問題不對，就無法發揮任何分流作用。

將主題歸納為 6-10 個類別，這些類別應符合客戶的思考方式，而非內部團隊的組織架構。如果客戶稱之為「帳務」，您的類別就該是「帳務」，而不是「營收營運」。

第 2 步：在生成內容前規劃文章結構#

在接觸任何 AI 工具之前，請為您計畫製作的每篇文章定義以下 3 件事：

1. 它要回答的確切問題 — 使用客戶在工單中的說法，而非內部術語
2. 閱讀後的預期成果 — 客戶應該能夠自行完成什麼操作？
3. 目標對象 — 新用戶、管理員，還是特定方案等級的用戶？

這 60 分鐘的規劃會議非常值得。沒有明確成果的文章最終都得重寫，而基於真實客戶語言撰寫的文章則更容易在搜尋中被找到。

一個功能完善的中型 SaaS 產品知識庫通常包含 6-8 個類別，共 50-100 篇文章。這聽起來很多，但當您看到 AI 生成文章的速度時，就不會這麼覺得了。

第 3 步：使用 AI 知識庫建構工具來生成文章#

這是節省時間的關鍵所在。主要有兩種方法。

選項 1：AI 寫作工具

您可以將粗略的答案或工單對話貼到像 ChatGPT 這樣的工具中，要求它產出一篇說明文章。這適用於簡單的常見問題集（FAQ）。但對於涉及視覺化工作流程、UI 導覽或多步驟流程的內容，品質會不穩定。您將花費大量時間進行準確性和結構上的編輯。

選項 2：錄製解決方案，讓 AI 生成文章

對於軟體操作指南和流程繁雜的主題，這種方法顯著更快且更準確。使用像 Clevera 這樣的工具，您只需在操作解決方案時錄製螢幕，AI 就會自動從錄影中生成精緻的逐步說明文章。完全無需手動撰寫。

產出的內容之所以準確，是因為它源自您在螢幕上的實際操作，而非憑記憶打出的粗略描述。如果流程有 14 個步驟，文章就會有 14 個步驟，順序正確且不會遺漏任何步驟。

對於圍繞軟體工作流程建立知識庫的支援團隊來說，這是利用 AI 大規模建立知識庫最實用的途徑。

一旦 Clevera 生成文章，您就可以直接將其發布到您的知識庫平台。在 Pro 及以上版本中，它可連接至 Notion、Confluence、HelpScout、GitHub 等平台，無需在不同工具間手動複製貼上。

第 4 步：在發布前審核每篇文章#

AI 生成的內容需要人工審核。這並不代表要從頭重寫。對於大多數文章，10 分鐘的檢查就足夠了。

檢查重點：

• 準確性：文章反映的是產品目前的運作方式，還是 6 個月前的？
• 完整性：是否涵蓋了客戶會遇到的邊緣情況或錯誤狀態？
• 語氣：聽起來像您的品牌風格，還是通用的說明文件？
• 連結：是否連結到知識庫中已存在的相關文章？

設定一致的品質標準並應用於每一篇文章。不一致的說明文件是客戶不再信任知識庫並轉而提交工單的主要原因之一。

第 5 步：從第一天起就建立維護流程#

過時的知識庫比沒有知識庫造成的傷害更大。客戶找到過時的說明並照做，結果失敗後又提交工單詢問原因，從此對知識庫失去信任。

從一開始就將維護納入您的流程：

• 將文章審核與發布週期掛鉤。 當功能變更時，相關文章必須同時更新，而不是兩週後才更新。
• 追蹤哪些文章仍會產生工單。 如果客戶閱讀了文章後仍聯繫支援，該文章就需要重寫。大多數客服系統可以透過簡單的標籤來呈現這一點。
• 為每篇文章設定審核日期。 對於定期更新的產品，任何內容都不應超過 90 天未經檢視。

Clevera 有助於產品更新：當您的 UI 變更時，您可以重新錄製更新後的流程並重新生成文章，而不必在成堆的文字中尋找哪裡過時了。對於較小的修正，LiveSync 意味著編輯後的影片會自動在所有嵌入處播放新版本。

第 6 步：衡量分流效果，而不僅僅是文章數量#

發布 80 篇文章並不代表您的知識庫有效。真正重要的指標是工單分流：客戶在聯繫支援之前是否找到了答案？

追蹤指標：

• 知識庫瀏覽量與相同主題的工單量對比 — 如果人們閱讀了文章但仍提交工單，說明文章並未解決問題
• 無結果的搜尋查詢 — 內容中的缺口會導致工單產生
• 文章評分與回饋 — 大多數知識庫平台支援按讚/倒讚；低評分的文章就是待重寫的內容

知識庫永遠沒有完成的一天。那些看到支援工單量顯著減少的團隊，將其視為產品而非專案。內容的發布、衡量與迭代方式與功能開發如出一轍。

開始行動#

從您最常見的 10 大支援工單開始。錄製團隊成員解決每個問題的過程。讓 AI 知識庫生成器將這些錄影轉化為文章。審核並發布。

一天就能產出 10 篇文章，而不是一週。下週再重複同樣的步驟處理下一個 10 個問題。一個月內，您將擁有一個涵蓋客戶絕大多數實際問題的知識庫，且這些內容皆基於真實解決方案，而非憑空猜測。

工單隊列減少的速度會比您預期的更快。