Rasa 是一款开源项目：开源的对话式 AI 框架，适合自托管。

这篇写给行政与助理：围绕会议安排与纪要、通知公告和差旅与采购比价这几类日常工作，说明它能帮上什么忙、怎么用、哪些地方必须自己把关。

行政与助理的三个高频用法

1. 会议安排与纪要

提示词示例：

根据参会人的空闲时间安排一次 1 小时会议，给出 3 个备选时间，并写一封会议邀请：议题、时间、地点或链接、需要准备的材料。

把关：备选时间无冲突。

2. 通知公告

提示词示例：

写一则公司通知：【事项】，包含生效时间、适用范围、具体要求和咨询联系人，语气正式简洁。

把关：通知要素齐全。

3. 差旅与采购比价

提示词示例：

对比这 3 家供应商的报价单，按价格、交付时间、售后条款列表，指出报价中含糊或缺失的项目。

把关：缺失项被标出。

也可以试试：满意度分析

这是「客服与支持」类工具的通用任务，行政与助理同样用得上。

把评价留言归类为主要原因，统计各类数量，摘录有代表性的原话，并给出 3 条改进建议。

边界与合规

员工个人信息与内部文件按权限管理。

  • 产出由行政与助理本人负责，AI 只是草稿和辅助。
  • 对外内容发布前至少看一遍。
  • 如单位有规定的工具清单，优先在清单内选择；Rasa 的同类还有 Botpress、Dialogflow。

一周试用建议

选一个最常做的任务连续用 5 个工作日，记录每次节省的时间和需要修改的地方，再决定是否把 Rasa 纳入日常流程。

延伸练习

工单分类

准备材料：一批未分类的工单。

按「账号 / 支付 / 物流 / 产品故障 / 建议」分类这些工单，标出情绪激烈需要优先处理的，以及可能是同一故障的集中反馈。

交付前确认：识别出集中反馈。

知识库补全

输入：最近一个月的工单记录。

分析这些工单，找出知识库中没有覆盖的 10 个高频问题，为每个问题起草一篇帮助文章草稿：问题描述、原因、解决步骤。

验收标准：覆盖了真实高频问题。

机器人转人工规则

输入：现有机器人对话记录。

分析这些对话，总结机器人应该转人工的 6 种情况，并写成可配置的规则和触发话术。

检查点：规则可直接配置。

常见问题：知识库过时

建立更新责任人和定期复查机制。

常见问题：机器人答非所问

检查知识库是否覆盖该问题，补充同义问法。

常见问题：机器人承诺了无法兑现的事

限制回答范围，涉及退款赔偿的问题强制转人工。

概念补充：意图识别

判断用户想办什么事，决定后续回复流程。

概念补充：知识库

客服与机器人回答问题的依据，需要持续维护。

适合人群：客服人员

客服人员可以用 Rasa 处理回复草稿、工单分类等工作。需要注意：不得以 AI 名义做出政策外承诺，涉及隐私的问题按流程处理。

注意事项

涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 Rasa 的数据处理条款，再决定能否使用。

本文基于 Rasa 公开的定位与通用用法编写，具体功能、套餐与可用地区以官方页面为准，产品更新后界面和名称可能变化。

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