01版本衝突
版本彼此衝突
產品說明已經更新，銷售手冊和某個 AI 仍然引用舊規則。
使用者治理的 AI 知識層
讓每個 AI，使用同一份可信知識。
統一管理提供給 AI 的事實、來源、版本和權限。系統發現變化與衝突，由人最終確認，再安全地服務 Claude、ChatGPT、Cursor 和內部智能體。
2,418條可信知識05項等待確認3 AI統一接入
可信賴知識工作台即時 / 受治理
原始資料來源資料 · 019
企業定價說明
企業版最低席次： 10 席 支援年度合約。新規則自 7 月 20 日起生效。
批註 / 發現衝突
舊版銷售手冊仍標示最低 20 席。系統已定位衝突來源。
參考 · 銷售手冊 V2可信賴知識層可信知識 · 2,418
當前事實企業版最低 10 席資料來源：產品說明 v3.2
年度合約有效
權限銷售 / 產品
版本審核 · 05
最低席次發生變化
舊版本20 席→建議更新10 席
產品說明 v3.2 · 已驗證來源
用戶已確認同步給每個 AICClaude已更新GChatGPT已更新CuCursor已更新A內部智能體受控
發現變更 → 人工確認 → 統一服務 AI
檔案 / 治理 / 202601
01 / 產品是什麼不是另一個聊天機器人。
不是另一個聊天機器人。
是所有 AI 背後的可信賴知識層。
知據把散落在文件、筆記、對話和業務系統中的知識，變成一份可確認、可追溯、可控制的共同知識。
知識來源
數產品文檔版本與更新時間
話AI 與會議對話決策與上下文
數業務數據客戶與專案事實
→瞭解與連結
C
知據使用者治理的 AI 知識層
✓
重要變更由人確認AI 推論不會悄悄變成事實
→MCP / API
AI 接入
CClaude產品與顧客知識
GChatGPT品牌與營運知識
CuCursor / Agent技術與專案知識
01一份知識不為每個 AI 重建副本02人最終確認推論與事實明確區分03全程可追溯知道答案來自哪裡04依權限使用不同 AI 讀取不同範圍
02 / 為什麼需要問題通常不在 AI。
問題通常不在 AI。
而在它所讀取的知識。
當團隊開始同時使用多個 AI，原本藏在文件管理裡的版本和權限問題，就會快速放大。
02知識過期
知識悄悄過期
沒有負責人和有效時間，錯誤知識會持續進入新的答案。
03缺少證據
答案無法追溯
回答看似合理，卻不知道來自哪份資料、哪個版本。
04訪問風險
權限邊界模糊
不同 AI、團隊和客戶專案之間，敏感資訊可能被錯誤重複使用。
03 / 產品如何運作知識持續變化。
知識持續變化。
你總是擁有控制權。
系統負責導入、理解、連接和提出建議；使用者決定什麼是當前事實，以及哪些 AI 可以使用。
統一導入
連接文件、網頁、筆記、AI 對話和業務數據，並保留原始來源。
理解與連結
辨識實體、事實、關係、版本和有效時間，而不只是切分文字。
發現知識變化
持續辨識衝突、過期、重複、缺乏來源和權限異常。
使用者確認
比較來源與版本，決定哪些變化進入可信任知識。
服務每個 AI
透過 MCP 或 API 提供統一知識，並記錄呼叫與權限判斷。
同時持續產生知識健康·關係洞察·知識演化所有 AI 推斷明確標記，並等待使用者確認
04 / 核心產品能力不只存知識。
不只存知識。
持續治理它如何被使用。
三個核心介面連接成一條閉環：處理變化、理解關係，再讓多個 AI 使用相同結果。
01
待確認變更審核
05發現知識衝突企業版最低席位
當前知識20 席銷售手冊 v2
→建議更新10 席產品說明 v3
重要變化，由人最終確認。
衝突、過期、重複、缺乏來源和權限異常進入統一佇列，而不是被 AI 自動寫成事實。
02
知識圖譜關係與證據
2,418從關係、路徑和證據理解知識。
探討事實、來源、人物、項目與 AI 之間的連接，並追溯某個結論如何形成。
03
AI 接入接取與審計
實時C
Claude 查詢“最低席位”返回：10 席 · 產品說明 v3
允許Cu
Cursor 查詢“認證架構”回傳 4 篇知識 · 2 個來源
允許G
ChatGPT 查詢“客戶價格”權限範圍外，未傳回敏感訊息
攔截一份知識，安全地服務每個 AI。
統一連接 Claude、ChatGPT、Cursor 和內部智能體，知道它們何時使用了哪一條知識。
05 / 從診斷進入試跑這個產品與你有關？
這個產品與你有關？
從真實流程開始驗證。
免費診斷並非獨立諮詢服務，而是進入產品試跑的第一步。先確認問題是否真實、頻繁且值得解決，再決定是否使用脫敏資料驗證產品閉環。
問→
描述真實流程
用 30 分鐘整理知識從哪裡來、哪些 AI 在使用，以及最近一次失敗事件。
析→
定位一致性風險
從版本、來源、更新責任和訪問邊界四個維度識別最值得處理的斷點。
行✓
取得行動清單
收到一頁診斷摘要，明確現狀、優先級，以及是否值得進入脫敏資料試跑。
診斷之後不預設進入開發。只有出現特定問題與資料承諾，才定義最小產品試跑；現有文件庫或 RAG 已經足夠時會直接說明。
06 / 診斷結果
帶走一份能行動的知識風險摘要。
診斷不會給出虛構的“AI 洞察”，而是把你的真實流程、風險證據和下一步選擇放在同一頁。
01
知識流地圖看清文件、對話、資料庫與多個 AI 之間的真實流向
02
風險優先級區分偶發不便與正在造成業務後果的問題
03
試跑建議若值得繼續，定義 5～10 份脫敏資料的最小驗證範圍
K知識一致性診斷摘要
保密 · 範例首要發現
定價知識沒有統一的有效版本判斷。
高優先級舊規則20 席銷售手冊 v2
≠新規則10 席產品說明 v3
可能影響
銷售方案、客戶問答和三個 AI 接取正在使用不同版本。
建議的最小試跑選擇 5～10 份定價與銷售資料，驗證衝突辨識、來源追溯與人工確認流程。
07 / 適合誰
不是所有團隊現在都需要它。
值得申請診斷
- 團隊同時使用兩個以上 AI 工具或智能體
- AI 需要讀取產品、客戶或公司知識
- 發生過錯誤版本、來源或權限問題
- 有人正在重複維護知識和提示詞
目前可能不需要
- AI 只用於一般寫作或公開資訊查詢
- 現有知識很少且幾乎不會變化
- 沒有具體失敗事件或維護成本
- 只想要一個新的聊天機器人介面
08 / 申請診斷
從最近一次真實問題開始。
如果上面的產品閉環與你的真實場景有關，留下基本情況。我們會先判斷問題是否匹配，再約一次 30 分鐘線上交流。
✓第一次溝通不需要上傳文件✓不會把資料用於公開展示✓不適合時會直接說明原因