O2OA开发平台「AI 能力层」，摇身一变成为懂业务、懂权限、懂文档的专属大模型助手

现有业务系统不用推倒重来，只需一层「AI 能力层」，就能摇身一变成为懂业务、懂权限、懂文档的专属大模型助手。

一、为什么要在 O2OA 上加一层 AI？

过去几年，企业在 O2OA 上已经沉淀了大量高价值资产：

1. 各类业务系统（流程、表单、台账、项目、工单……）

2. 海量文档、附件、公文、知识材料

3. 完整的组织、权限、流程规范

但这些资产有两个典型痛点：

1. 查找难：
   文档、流程、表单分散在各个系统和菜单里，用户往往只记得「有这么回事」，很难记得「在哪里」。

2. 用不起来：
   大部分知识最终变成了「文件柜里的历史」，很难形成持续复用和沉淀，更难支撑新员工快速上手与业务创新。

大模型带来的变革，不是再造一个新系统，而是利用 O2OA 作为稳固的业务底座，在上面叠加一层 “AI 能力层”，把「看得见却用不起来的资产」变成可对话、可推理、可执行的智能能力。

二、总体思路：在 O2OA 上叠加一层「AI 能力层」

围绕「一键把现有业务系统升级成专属大模型助手」，O2OA 的 AI 能力可以概括为 8 个关键词：

1. 内置向量知识库

   系统数据自动抽取，零手工整理生成知识语料

2. 权限级安全问答

   继承原有权限体系，回答结果自动权限过滤

3. 多模型 + 内置嵌入

   支持 OpenAI / 阿里 / DeepSeek / Llama，内置 CPU/GPU 嵌入模型

4. 多轮对话长记忆

   记住上下文和历史问题，越聊越懂你

5. 图文多模态理解

   图片 + 文本统一检索与问答

6. MCP 自定义工具

   一问直连业务系统，能查数据也能办事情

7. 自定义领域知识库

   面向行业 / 项目打造专属问答能力

8. 多格式文档解析

   Word / PDF / OFD 等办公文档一键入库

整体架构可以理解为 4 层：

1. 数据层：O2OA 现有业务库、流程、表单、附件、公文、日志

2. 知识层：向量知识库、领域知识库、权限标签、索引信息

3. 模型层：多模型编排服务、内置嵌入引擎（CPU/GPU）、对话记忆引擎

4. 应用层：对话助手、页面侧边助手、流程节点 AI、移动端 AI、小程序/外部入口等

三、内置向量知识库：做到真正的「零手工整理」

传统做知识库的方式是：人工挑、人工归类、人工录入。
在 O2OA + AI 的方案里，这一切都尽量交给机器完成。

3.1 自动抽取：业务系统即知识源

O2OA 已经有丰富的结构化与非结构化数据：

1. 流程表单、台账记录、配置数据

2. 公文、制度、规章、项目文档

3. 附件（Word / PDF / OFD / PPT / Excel / 图片等）

AI 能力层做的事情是：

1. 监听业务事件：表单提交、流程归档、文档上传、版本变更等；

2. 自动抽取内容：调用文档解析引擎，将文本、结构、标题、时间等信息抽取出来；

3. 按粒度切分语料：按段落、知识点、表格行等粒度拆分，避免「一问千字」的长文本干扰模型；

4. 计算 Embedding（向量）：
   使用内置嵌入模型（CPU/GPU 均可）将文本转换为语义向量；

5. 写入向量知识库：
   同步写入向量库，同时记录文档来源、业务模块、权限信息、时间戳等元数据。

对业务方来说，唯一需要做的事情就是：继续正常使用 O2OA。
知识库的构建与更新由平台自动完成，实现「零手工整理生成知识语料」。

3.2 自定义领域知识库：按行业/项目定制

在自动抽取的基础上，O2OA 还支持：

1. 按 系统 / 模块 / 项目 / 客户 维度创建独立知识空间；

2. 为特定行业（政务、能源、制造、教育等）构建标准知识库模板；

3. 支持手动导入历史文档包（大批量 Word/PDF/OFD 打包导入，一键建立基础语料）。

这让「领域知识」从散落文件，变成了可被大模型直接理解和调用的语义资产。

四、权限级安全问答：回答也要「懂权限」

把数据变成语料只是第一步，企业级落地更关键的是「权限」问题。

在 O2OA 方案中，每一条知识片段都携带权限信息：

1. 用户、组织、角色、岗位、群组

2. 业务维度（比如项目、部门、区域）

3. 甚至可以细化到特定流程实例、文档版本

4.1 问答前：先做「权限过滤」

当用户发出一个问题时，系统会执行以下步骤：

1. 根据用户登录身份，从 O2OA 权限体系中获取其可访问范围；

2. 在向量库检索时，仅在用户可见的知识集合中做相似度搜索；

3. 将检索到的知识片段交给大模型生成答案。

4.2 回答中：结果再次「安全裁剪」

在答案生成阶段，可以进一步做：

1. 敏感字段遮蔽（如证件号、手机号、账号信息）；

2. 水印与审计：记录每次问答使用了哪些文档、哪个模型、产生了哪些输出；

3. 将问答记录与 O2OA 的日志、审计模块打通，满足合规要求。

总结一句：回答的边界，永远不超过系统本来就给你的权限。
大模型只是「帮你看得更快、理解得更好」，而不是「帮你越权」。

五、多模型 + 内置嵌入：企业落地的「性价比组合拳」

在企业场景下，「一个大模型解决所有问题」往往既不现实，也不经济。
O2OA 的 AI 能力层支持 多模型并存与编排：

1. 公有云模型：OpenAI、阿里、DeepSeek 等

2. 私有部署模型：Llama 等自建/托管大模型

3. 内置 Embedding 模型：可在 CPU/GPU 环境下本地运行，用于向量化与检索

   
   

5.1 模型路由：不同任务用最合适的模型

可以按下面的思路进行模型编排：

1. 语义检索 / 向量化：统一使用内置嵌入模型，保证成本可控且可私有化部署；

2. 日常问答 / 办公助理：优先选择成本友好的模型，例如国产通用模型；

3. 关键场景（对外文案、领导汇报材料）：根据企业策略接入更强的模型；

4. 离线批处理（大规模知识重写、摘要）：利用任务队列 + 本地/专用模型集群。

通过配置中心，可以按系统、场景、请求类型灵活指定调用哪一路模型，实现「性能、成本、隐私」三者之间的平衡。

六、多轮对话长记忆：从「一次问答」到「持续协作」

相比传统搜索框，大模型的优势在于：能持续记住上下文，形成对话式协作。

在 O2OA 下，这种「长记忆」不是简单地把聊天记录塞给模型，而是结合业务语境做了优化：

1. 记住用户最近的提问、系统入口、当前操作对象（如某个项目/合同/流程）；

2. 在多轮对话中自动复用：

1. 上一轮提到的文档和流程

2. 已经给过的结论与约束条件

   3.支持在对话中「挂载业务上下文」，例如：

3. 基于我刚刚审批的那份合同，帮我写一个英文版本摘要

4. 按上一个项目的排期节奏，再帮我排一个新项目计划

最终效果是：越聊越懂你，越聊越懂你的系统和业务习惯。

七、MCP 自定义工具：让大模型真正「能办事」

大模型如果只会「聊天」，对业务价值还是有限。
O2OA 通过 MCP（Model Context Protocol）将 业务能力暴露为“工具”，让 AI 助手变成真正的「业务执行代理」。

7.1 工具是什么？

每一个 MCP 工具对应 O2OA 里的某种业务操作，比如：

1. 查询当前用户的待办事项列表

2. 创建一条新的流程实例（报销、请假、用印、采购等）

3. 查询项目状态、里程碑完成度、风险条目

4. 从台账/报表中拉取特定指标数据

工具以 结构化方式描述：

1. 工具名称与用途描述

2. 输入参数 Schema（字段名、类型、是否必填等）

3. 返回结果结构定义

7.2 对话触发业务动作

当用户以自然语言提问时，例如：

1. 「帮我查一下上周我审批过的所有合同」

2. 「为张三创建一条 3 天的请假流程，事由写‘外出培训’」

3. 「列出本月所有超过 10 万的采购申请，并给我一个汇总表」

模型经过解析后，会自动匹配合适的 MCP 工具，构建参数并调用 O2OA 的业务接口，最后将结果以自然语言 + 结构化结果的方式返回。

用一句话概括：“问一句话，就等于帮你点了 N 下系统按钮”。
大模型从「知识问答」变成了「业务协作伙伴」。

八、图文多模态与多格式文档解析：统一入口对话知识

在很多行业（政务、公建、工程、金融、制造……），文档 + 图片 是核心载体。

O2OA 的 AI 能力提供：

1. 多格式文档解析

1. Word / Excel / PPT / PDF / OFD / 图片 等格式一键解析入库；

2. 对表格、标题、章节、批注等保持较好的结构识别；

2. 图文多模态理解

1. 支持对图片（扫描件、照片、示意图等）进行识别和问答；

2. 将图片中的信息与文本一起写入向量库，实现「图片 + 文本」联合检索。

3. 统一语义入口
   用户不再需要记得「这个内容在 Word 里、那个内容在台账里」，
   只需要在对话框里问：「给我看看 XXX 的最新施工进度和关键问题」，
   系统会自动检索多源文档与台账，给出综合回答。

   
   

九、典型落地场景示例

场景 1：OA 智能客服 & 制度问答

1. 用户直接在门户对话框提问：
   「我们公司出差报销的标准是什么？机票可以报头等舱吗？」

2. 系统自动在制度文件、流程说明、公告中检索，给出一致且最新的回答；

3. 支持追问：
   「那我 3 月份那次出差的报销哪里被驳回了？帮我解释一下原因。」

场景 2：项目交付知识库 & 新人辅导

1. 对某个项目空间的文档、会议纪要、周报、需求表单自动入库；

2. 新人只需问：
   「今年 XX 项目的总体目标、关键里程碑和当前风险有哪些？」

3. AI 会用项目文档+台账数据给出总结，并可生成 PPT 大纲、周报草稿。

场景 3：合同/公文智能审阅与生成

1. 公文/合同模板 + 历史版本自动形成「范文库」；

2. 用户可以让 AI：

3. 自动对比最新版本与上一版本修改点；

4. 标出可能有风险的条款；

5. 帮忙生成不同场景的套用模板（对外发函、合作框架、补充协议等）。

十、如何在现有 O2OA 项目中快速升级为「AI 版」

对于已经在使用 O2OA 的客户，升级路径可以非常平滑：

       部署 AI 能力层

   在现有 O2OA 集群旁边部署 AI 服务组件（向量库、多模型网关、MCP 网关等）；

       选择部署模式（私有化、本地模型、公有云混合等）。

      配置数据源 & 权限映射

      指定哪些系统/库/文档目录纳入知识抽取；

       配置权限映射策略（默认继承 O2OA，支持按业务补充细粒度控制）。

跑一轮全量知识构建 & 增量同步

对现有存量数据做一次全量抽取与向量化；

启用增量监听（新文档、流程归档等自动更新知识库）。

接入对话入口与业务工具

在门户、应用首页、移动端、PC 端侧边栏接入对话入口；

按业务优先级逐步暴露 MCP 工具：先查数，再办事，逐步深化。

按场景持续打磨 & 迭代

按「制度问答 → 项目知识 → 合同/公文 → 经营分析」等路径逐步扩展；

根据使用情况调优检索、模型路由、提示词、工具定义。

结语：O2OA「专属大模型助手」值得拥有

在 O2OA 的世界里，企业应用不必为了 AI 推倒重建。
我们要做的，是在原有的流程、表单、文档和权限之上，叠加一层可以「理解知识、理解业务、理解权限」的大模型能力层。这层能力，让系统从：

1. 「会存档」变成「会回答」

2. 「会记录」变成「会分析」

3. 「会执行流程」变成「会帮你发起和处理流程」

让每一个 O2OA 项目，都能一键升级成自己的「专属大模型助手」。

如果你正在思考：我们的业务系统，怎样在不折腾用户的前提下，真正用好 AI？不妨从 O2OA + AI 的这套架构开始，

先选一个系统、一个场景、一个入口，做一次有感知的升级。—— 欢迎持续关注 O2OA 开发平台，一起探索企业应用与 AI 深度融合的新范式。