知识驱动
先查知识，再写邮件，回复会稳很多
很多团队并不缺模型，而是缺少让回复建立在企业知识上的工作流。MailsRAG 把知识检索、草稿生成和审核流程放在一起，更适合做可靠的邮件自动化。
减少模型脱离事实直接编写答案的概率
把 FAQ、政策、文档和内部知识用于回复依据
更适合安全、计费、产品能力等高准确性问题
支持从人工审核逐步演进到更高自动化
为什么知识驱动很重要
客户邮件常常涉及细节，不能只靠通用模型印象回答。
产品、价格、政策和安全边界都需要统一依据。
团队扩张时，更需要可共享、可维护的知识基础。
MailsRAG 的做法
先从知识内容里取回最相关的信息。
在此基础上生成回复草稿，而不是直接自由发挥。
保留人工审核节点，先确保质量再提高自动化比例。
适合哪些问题类型
产品功能与使用说明
定价、套餐与账单说明
安全、合规和部署问答
知识驱动回复 FAQ
知识驱动回复和普通 AI 邮件草稿有什么区别？
区别在于先检索知识作为依据，再生成草稿。这样更适合需要准确性、一致性和可审核性的团队场景。
哪些知识可以接入？
FAQ、帮助文档、价格说明、安全文档以及私有知识文件都适合接入，用于改进回复质量。
是不是所有邮件都需要知识驱动？
高风险、高准确性需求的邮件尤其值得这样做，比如价格、安全、政策和产品功能说明。