制度文档切成问答库：AI 分块配检索，半天跑通

一句话结论

把制度文档按问题切成小块，配上检索，AI 就能直接答员工的问题，不用每次翻手册。

这篇解决什么问题

行政和 HR 手上都压着一堆制度：员工手册、报销规范、考勤细则。文件放在共享盘里，但同事基本不会自己去翻，一天被问好几遍“年假怎么算”“出差餐补多少”。

这篇讲的就是把这堆文档，做成一个能问答的入口。适用：制度文本在几十页以内、条款相对稳定、公司已经在用扣子或 Dify 这类工具。不适用：制度还在反复改稿，或者内容涉及高密级的薪酬数据。

开始前要准备什么

• 一份能选中文字的 PDF，扫描件要先做文字识别
• 扣子或 Dify 账号，两者免费额度都够跑通
• 二十来个真实提问，从员工群聊天记录里捞
• 一个完整下午，中途别被打断

具体怎么做

第 1 步 · 把文档洗成带编号的条款

从 PDF 里复制出来的文字通常是断行的，中间还夹着页眉页脚，直接拿去切分，切出来的块会很脏。这一步先让模型把结构还原回去。

你是行政文档整理助手。下面是从公司制度 PDF 里复制出来的文字，断行很乱，还夹着页眉页脚。请帮我整理成结构化条款清单，规则如下：
1. 保留原有的条款编号（如 3.2.1），原文没有编号的，按顺序补 ① ② ③；
2. 一条只讲一件事，如果一条里塞了多个规定，拆成多条；
3. 删掉页眉、页脚、页码和“第 X 页 共 Y 页”；
4. 不改写措辞，不补充原文没有的内容，标点可以顺一下；
5. 只有半句话的残缺段落，单独列在最后，标“待核对”。
输出两列：编号 | 条款原文。
文档文字如下：
【粘贴到这里】

预期产出：一份编号清晰、一条只讲一件事的条款清单，后面每一步都基于它。

第 2 步 · 切问答对，而不是按字数切

很多人卡在这一步：按 500 字一段硬切，结果“病假要什么材料”和“病假工资怎么算”被劈到两个块里。按问答切，检索命中率完全不是一个量级。

你是 HR 知识库编辑。下面是一份整理好的制度条款清单，请改写成员工能直接看懂的问答对，用于内部问答入口。
要求：
1. 一个问题只对应一个答案，问句用员工的口吻，例如“试用期能不能请年假”；
2. 答案第一句先给结论，再补适用条件、例外情况；
3. 单条答案控制在 150 字以内，写不下就拆成两条问答；
4. 金额、天数、比例、审批人必须原样照抄，一个数字都不要改，也不要做任何换算或推算；
5. 原文没写清楚的，答案写“原文未明确，需向 HR 确认”，不许猜；
6. 输出三列表格：问题 | 答案 | 来源条款号。
条款清单：
【粘贴到这里】

预期产出：一张三列的问答表，问题、答案、来源条款号，几十条到上百条不等。

第 3 步 · 先让 AI 自查，人再看

切完别急着上线。我实操下来发现，模型最爱在数字上做“顺手修改”，把“3 个工作日”写成“3 天”这种事很常见。先用一条审校提示词过筛，人工只看被标出来的那几条。

你是制度审校员。下面是一批“问题—答案—来源条款号”的数据，请逐条核对答案是否忠于条款原文。不要修改答案本身，只标问题。
每条给一个状态：
– 通过：与原文一致，没有增加或删减条件；
– 存疑：答案里出现了原文没有的数字、时限或审批人；
– 过期：答案提到的流程和条款号对不上，疑似旧版；
– 拆分不当：一条答案里混了两个以上不同场景。
对存疑和过期的条目，指出具体是哪一句有问题，并引用原文对应句子。
输出四列：问题 | 状态 | 有问题的句子 | 原文依据。
数据与原文：
【把问答表和对应的条款原文一起粘贴到这里】

预期产出：每条问答后面多一个状态标记，人工复核的范围能缩小到很小一部分。

第 4 步 · 在扣子或 Dify 里配知识库

这两个工具思路差不多：传问答表、开检索、写系统提示词。差别在于 Dify 的检索参数更细，适合多份制度分流；扣子接企业微信、飞书更省事。我选了扣子，因为同事都在群里问，少一步跳转就多一分使用率。

你是本公司制度问答助手，只回答员工关于公司制度的问题。
回答规则：
1. 只依据检索到的制度片段作答，查不到就说“制度里没有查到这一条，建议直接问 HR”，不要用常识补；
2. 开头先用一句话给结论，再列适用条件；
3. 答案末尾标注来源，格式：【来源：员工手册 4.3.2】；
4. 涉及金额、天数、比例，原样引用，不做四舍五入；
5. 检索到的片段互相矛盾时，把两种说法都列出，并提示“条款存在版本冲突，请联系 HR 确认”；
6. 与制度无关的问题礼貌拒答，引导回制度范围。

预期产出：一个能对话的入口，问制度问题会给出答案加条款号。

第 5 步 · 拿二十个真问题回归测试

测试题最好别自己编。自己编的会不自觉地贴着答案写，测不出毛病。让模型扮成刚入职的新人出题，更接近真实问法。

你现在是刚入职一周的新员工，对公司请假、报销、考勤、加班的流程完全不熟。请根据下面的制度条款清单，写出 20 个你真实会问的问题。
要求：
1. 一半是条款里能直接找到答案的，一半是边界情况，比如“周末出差算不算加班”；
2. 用口语提问，别用制度里的书面说法；
3. 挑 3 个故意带错误前提的问题，比如“听说病假不用开证明对吧”；
4. 只输出问题，一行一条，不要给答案。
条款清单：
【粘贴到这里】

预期产出：一份问题清单加一份答错记录，这两样东西比机器人本身更值钱。

实测记录

整套流程我一个人做，前后不到一个下午。以前同事问“丧假几天”，我得开 PDF 搜关键词，来回几分钟；现在几秒出答案，还带条款号。

最典型的一次返工是餐补那条。知识库里同时躺着旧版和新版制度，检索优先命中了旧版，回答里的数字差了一倍。把旧版文档整个删掉才算解决。

最容易错的 3 个地方

1. 按字数平均切块，一条规定被劈成两半；改成按条款边界切。
2. 让模型顺手“润色”，数字和审批人被改；提示词里锁死原文照抄。
3. 只测高频问题，没测答不上来的情况；故意问制度里没有的事。

可复用的东西

五个提示词串起来就是一条流水线：清洗、切分、审校、回答规则、出题自测。存进一个文档，下次换制度，改粘贴内容就能重跑。

我的建议是别一上来就啃员工手册，先拿最短的那份差旅报销细则试水。真正有价值的东西不是那个机器人，是那份审过一遍的问答表和测试记录。

制度问答做一次，往后能省下无数次重复解释。你们公司现在被问得最多的那条制度，是哪一条？

如果你也经常要做这件事，欢迎在评论区说说你的卡点和做法；也可以留言告诉我，你想看哪个岗位的哪件活怎么用 AI 拆。

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