如何给AI销售装上“人类大脑”：Alice知识体系的真实构建过程

这是一场来自11x一线工程师的真实分享，讲述他们如何为AI销售代表Alice构建“大脑”。文章将还原他们从失败的上下文堆叠，到知识库+RAG架构的转折过程，深入解析解析、存储、检索与可视化背后的工程取舍。

从“会写邮件”到“像人一样理解销售”，问题出在哪里？

这场分享的起点并不是一个宏大的AI愿景，而是一个非常具体、甚至有点沮丧的现实问题。Sherwood在开场就点明：Alice的目标是成为一名AI SDR（Sales Development Representative），而SDR的大部分工作，本质上就是“写大量针对性很强的销售邮件”。在旧版本中，Alice确实能写，但始终不够“聪明”。

问题的根源在于上下文窗口。团队最初的做法很直接：在生成邮件时，把所有与客户、产品、卖点、过往活动相关的信息，一股脑塞进模型的上下文里。但随着客户数量增加、活动变复杂，这种方式迅速失控。Sherwood形容得很直白：你把所有东西都放进context window里，“Alice just wasn't as smart”。模型既贵又慢，还经常抓不住重点。

这里出现了第一个关键洞见：AI销售要成功，必须同时“知道买家”和“知道卖家”。而这次演讲，他们选择聚焦后者——让Alice真正理解她所代表的公司、产品和销售策略。这并不是提示词能解决的问题，而是需要一个长期、可演化的“大脑”。

转折点：把“知识库”当作AI的大脑，而不是附件

真正的转折发生在团队对“知识库”角色的重新定义上。Sherwood明确说，他们要构建的不是一个简单的文档集合，而是“Alice's brain”。这个知识库的目标，是像人类SDR一样，持续吸收、整理并调用知识，而不是每次生成时临时塞信息。

为此，团队先从一个非常人类化的问题入手：“SDR真正关心哪些资源？”答案并不只是产品文档，还包括销售话术、过往成功案例、市场定位材料，甚至音频和视频内容。于是，第一步不是建模，而是分类——把这些异构资源系统性地“bucket”起来。

这一步看似基础，却奠定了后续所有架构选择。因为一旦你承认知识来源是多模态、持续增长的，就意味着：你必须解析它们、标准化它们，并让AI在需要时精准地找到它们。这也是为什么他们后面花了大量精力在 parsing（解析）和 retrieval（检索）上，而不是调prompt。

从解析到存储：工程细节决定AI是否真的“学会了”

在技术层面，这个“大脑”的构建过程相当扎实。团队首先解决的是解析问题。Sherwood在台上反问：“What is parsing？”——答案并不复杂：把各种格式的原始资料，转化为AI可以稳定理解的结构化内容。

无论文档、网页，还是音频和视频，最终都会被处理成统一的markdown文本。接着，这些markdown会被进一步拆分成更小的chunk，为后续检索做准备。这里的一个隐含经验是：如果你不在这一层做好切分和标准化，后面的向量检索效果只会越来越差。

在存储层，他们选择了向量数据库，用于支持检索增强生成（RAG）。Sherwood并没有把重点放在“用了哪一家”，而是强调选择标准：稳定性、开发体验，以及客户支持。他甚至提到，“customer support was awesome”，这在生产级AI系统里，往往比论文指标更重要。

RAG不只是检索：为什么他们还做了3D可视化

当谈到“the RAG part of the RAG”时，演讲进入了最有意思的部分。团队并不满足于基础的向量检索，而是构建了一套更偏“deep research”的检索流程，用来逐步缩小范围、提高相关性。这背后的逻辑很简单：SDR提问往往是模糊的，但答案必须非常具体。

更出人意料的是可视化。团队为Alice的知识库做了一个交互式3D可视化界面，用来展示不同知识块之间的关系。这不仅是给用户看的，更是给工程和产品团队用的调试工具——当Alice“答错”时，你能直观看到她是从哪一块知识里“学坏的”。

在结尾，Sherwood总结成果时非常克制：他们并没有说Alice已经像人一样聪明，而是说，通过这个知识库体系，Alice终于开始“behave more like a real SDR”。这或许正是这场分享最真实、也最有价值的地方。

总结

这场《Building Alice’s Brain》的分享，并不是在炫技，而是在复盘一次真实的工程进化：从上下文堆叠的失败，到把知识库当作AI大脑的成功转向。它给从业者最大的启发是：AI应用的上限，往往不取决于模型，而取决于你如何组织、存储和检索知识。当AI开始“学习”的那一刻，工程复杂度才真正开始。

关键词： AI SDR， 知识库， 上下文窗口， 向量数据库， 检索增强生成

事实核查备注： 演讲者：Sherwood（11x工程负责人之一）；公司：11x；产品：Alice（AI SDR）、Julian（语音代理）；核心概念：SDR、上下文窗口、知识库、Parsing、Markdown、向量数据库、RAG（Retrieval-Augmented Generation）；展示内容：知识库架构、RAG流程、交互式3D可视化。