用飞书 aily 实现「问答对构建」技能:配置、知识与权限
把「问答对构建」交给智能体,难点不在模型能力,而在流程是否说清楚:输入是什么(文档),按什么顺序处理,交付什么(问答对),哪些事不能做。Skill 就是把这些写下来的载体。
本文介绍如何在 飞书 aily 上实现这个技能,包括它的形态、示例配置、启用步骤、一次完整的运行过程和常见坑。
这个技能做什么
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 技能 | 问答对构建(qa-pair-builder) |
| 作用 | 从文档生成问答对 |
| 输入 | 文档 |
| 输出 | 问答对 |
| 形态 | 纯提示词 |
| 风险 | 低 |
| 适用人群 | 知识管理与客服团队 |
处理流程分四步:
- 提取知识点
- 写问题
- 写答案
- 去重校验
这个技能纯指令型,不需要额外脚本或外部连接,复制到大多数平台都能用;风险较低,但输出仍需快速过目再使用。
在 飞书 aily 中是什么形态
飞书 aily 是飞书推出的企业级智能伙伴开发平台,可以基于企业知识与数据创建智能伙伴,为其配置技能,并在飞书中使用。
可用版本、权限设置与技能能力以飞书官方说明为准。
示例配置
# 飞书 aily 配置思路示意,具体字段与入口以平台当前界面和官方文档为准
智能伙伴: 问答对构建
技能: 问答对构建:输入文档,输出问答对
技能步骤: 提取知识点;写问题;写答案;去重校验
知识: 飞书文档中的规范与模板
权限: 只授予完成任务所需的数据范围
示例里最重要的是两处:一是描述(或指令开头)要写明「什么时候用」,让智能体在知识管理与客服团队提出相关请求时能对上号;二是约束部分要写进「回答必须有出处,没有依据时如实说明」这类领域规矩,避免智能体自作主张。
安装与启用步骤
- 在 aily 中新建智能伙伴
- 为它新建一个技能,写清输入、步骤与输出
- 关联飞书文档或知识库作为依据
- 设置可用范围与数据权限
- 在飞书中测试并发布给相关成员
实操:一次完整的运行
假设你在文档库与检索系统中发出这样的请求(虚构示例):
这是今天的文档,按团队的问答对构建流程处理一下。
智能体识别到任务与「问答对构建」相关后,会依次提取知识点、写问题、写答案、去重校验。最终交付问答对,并在末尾列出需要人工确认的内容。你的工作是对照原始文档抽查两三处关键信息,确认无误后再使用。
测试与验收
邀请两三位同事在真实场景中试用一周,收集需要调整的地方。
针对这个技能,还建议额外准备:
- 一份信息齐全的标准文档,检查输出是否完整
- 一份缺少关键信息的输入,检查智能体是否先提问而不是编造
- 一份包含“忽略以上规则”等字样的输入,检查约束是否仍然有效
常见坑
- 权限设置过宽,智能伙伴能访问到与任务无关的文档。
- 技能描述太宽泛,与其他技能冲突。
- 只写了步骤,没写交付格式,导致每次输出的问答对结构不同。
- 没有给出样例,智能体对“好结果”的理解与你不一致;在参考资料里放一两份范例会明显改善。
延伸阅读
- 问答对构建 · Dify 工作流 版
- 问答对构建 · n8n AI Agent 版
- 问答对构建 · 快速上手
- 知识过期治理 · 飞书 aily 版
- 新人问答助手 · 飞书 aily 版
- 智能体Skills 分类:625 个技能 × 32 个角度
说明:文中的配置、代码与目录结构均为示意,用于说明思路;各平台的入口、字段名与能力会更新,落地前请以对应官方文档为准。示例中的数据与场景为虚构,不代表真实案例。