行业参考 · 能源 · 行政 · 证据 E1
中石油共享运营公司用 HiAgent+知识引擎做制度查询助手
这是公开报道的其他企业案例，不是 Alan 交付的项目。内容由 AI 收集整理，以原文为准。
企业遇到的问题
制度种类多、文件存量大且分散在不同层级不同模块，查询需逐份比对核实，既影响办理效率也给合规管理带来挑战。
概要
中国石油共享运营公司因制度分散在不同层级与模块、归口多元，业务人员查询同一事项需翻阅多份文件逐一比对，遂依托HiAgent和知识引擎构建覆盖公司本部及各区域中心、业务部的统一知识库，建立「纵向两级、横向五大类」分级分类知识架构，打造制度查询智能助手。
原文写明的事实
- 正文写明依托HiAgent和知识引擎构建统一知识库
- 正文写明知识库覆盖公司本部及各区域中心、业务部
- 正文写明建立「纵向两级、横向五大类」分级分类知识架构
- 正文写明一位老员工称以前查制度要半个小时、现在半分钟都用不了
- 正文写明智能助手上线后咨询会话数量稳定增长
- 正文写明用户提问覆盖合规审计、行政管理、物资采购、党务工作、纪检监察等多类场景
怎么做的
- 输入：员工自然语言提出的制度问题
- 处理：统一知识库按「纵向两级、横向五大类」分级分类后由智能体检索并返回答案与原文
- 数据：公司本部及各区域中心、业务部的制度文件
- 动作：检索制度并同时给出答案与原文出处
- 输出：制度答案+原文，覆盖合规审计、行政管理、物资采购、党务、纪检等场景
如果你也想做：复制评估
AI 初评，供参考。具体能不能做，要看你企业的数据、流程和人。
- 难度：中（需要配置 Skill / Connector）
- 需要的能力：制度检索问答 Skill、分级分类索引维护 Skill
- 需要接的数据/系统：制度文件库/文档系统
- 仍需人工的环节：制度文件的分级分类与归口确认；答案准确性的人工抽查（原文未提及）
- 风险：制度口径错误会带来合规风险；多层级多归口导致知识库维护成本高
- 原文没披露的：知识库文档量与更新机制未披露；准确率与会话量无基线数字；无上线时间
制度检索问答这一形态可做，但效果只有员工口述、无量化验证，实际准确率需实测确认。
来源
证据说明：企业官方新闻中心的一手发布，但属自证，无独立第二来源，微博转载与原文同源。；模型自称 E2，按来源结构下调为 E1。