Work4Flow 推出 Agentic AI 知识文章优化器，以提升 ServiceNow AI 平台上的搜索相关性
这款原生于 ServiceNow 的应用将搜索行为与 AI 驱动的知识优化连接起来，提升内容可发现性，并为 agentic AI 做好企业内容准备
美国加州库比蒂诺，2026 年 10 月 14 日 /PRNewswire/ -- 专注于企业 AI 采用和工作流转型的 ServiceNow Premier Partner Work4Flow 今日宣布推出 Knowledge Article Optimizer with Search Relevancy。这是一款原生于 ServiceNow 的解决方案，旨在帮助企业识别用户在哪些地方难以找到答案，改进支撑这些搜索的知识内容，并为 AI 体验做好准备。
企业在构建和维护知识库方面投入巨大，但员工、客户和 AI 代理仍可能难以找到并使用正确的信息。一篇文章可能包含正确答案，但如果语言、结构、元数据或搜索信号与人们寻求帮助的方式，或 AI 系统检索和解释企业知识的方式不一致，仍然会失效。
Search Relevancy 会分析真实用户搜索及其返回的知识结果，以识别表现不佳的查询、相关性缺口以及需要语义优化的文章。随后，Knowledge Article Optimizer 会根据组织标准、已配置模板、可读性标准和内容质量要求，对选定内容进行评估，并提供字段级评分和 AI 生成的审阅建议。
该解决方案使用 AI 代理来评估文章质量、识别内容缺口，并生成标题、描述、元数据和文章正文的优化版本。这有助于知识团队创建既适合人工使用、又能支持 ServiceNow 上 AI 驱动交互的结构化内容。
内容所有者始终掌握每一项变更的控制权。经批准的内容更新后，团队可以重新运行搜索，并评估文章相对于最初用户意图的表现，从而形成一个持续循环：搜索分析、内容改进、人工审核、验证以及 AI 就绪。该解决方案支持闭环工作流，帮助知识团队识别搜索摩擦、根据用户行为和支持影响优先排序、优化最相关的文章，并在变更完成后验证改进效果。
Work4Flow 创始人兼首席执行官 Sanjay K. Gupta 表示：“在 250 多个 AI 部署中，有一个事实非常突出：AI 很少因为模型本身而失败；它失败往往是因为背后的内容。正因如此，我们打造了 Knowledge Article Optimizer with Search Relevancy，将搜索信号直接连接到知识生命周期。”
同样的工作流也为 agentic AI 的落地奠定了更强基础。ServiceNow Otto 和 AI 搜索依赖企业知识来生成相关且具备上下文感知的响应。AI 代理也依赖它们能够检索、解释并自信采取行动的内容。Knowledge Article Optimizer 帮助团队改进这些底层内容，使其能够支持 ServiceNow AI Platform 上的自助服务、生成式 AI、AI 搜索和 agentic 工作流。
Knowledge Article Optimizer 可直接在 ServiceNow 内运行，并支持可配置的评估标准、知识模板、字段级建议、人工审核与批准、内容版本控制，以及用于评估和增强文章的集成工作区。
了解更多：
- ServiceNow Store：Agentic AI Knowledge Article Optimizer
- ServiceNow Store：Agentic AI Automated KB Generation
关于 Work4Flow
Work4Flow 是一家 ServiceNow Premier Partner，帮助企业将 AI 和工作流投资转化为可衡量的商业价值。公司由前 ServiceNow 工程负责人 Sanjay Gupta 创立，汇聚战略、平台专业能力、产品创新和企业交付能力，覆盖 AI 生命周期。公司开发原生于 ServiceNow 的应用和加速器，帮助企业为 AI 做准备、改进企业内容和工作流、部署新能力、治理采用并衡量生产环境中的价值。
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