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订单录入：从邮件到 SAP 订单
五步式渐进提示：语义 OCR 原始采集 → 意图识别 → 抬头、行项、页脚结构化 → 在向量库中精准检索产品 → 生成可供 SAP 调用的事务对象（如通过 OData 的 VA01），并经人工确认。
潜客与客户只要一件事：又快又准的答复。而如今每一次回复都要穿过“信息迷宫”——邮件、SAP、文档、同事。EKRAI 重新激活企业已有的销售知识，把它转化为回复速度，也就是营收。
这是重新激活见效最快、回报最高的子领域：产品知识、价目表与历史订单变成近乎自动的订单录入与报价引擎，操作员始终担任最终审核者。
五步式渐进提示：语义 OCR 原始采集 → 意图识别 → 抬头、行项、页脚结构化 → 在向量库中精准检索产品 → 生成可供 SAP 调用的事务对象（如通过 OData 的 VA01），并经人工确认。
报价源自企业知识图谱：有效配置、最新价格、变体与兼容性均已消歧。面对复杂 RFQ 与投标，EKRAI 将需求与规范（如 API 6D + amendment）比对，并生成偏差报告。
这正是通用 RAG 失灵、而 EKRAI 的 KAG 脱颖而出之处：无噪声地交叉核对客户需求、规范与产能，答复可追溯至来源。
企业官方知识成为每一次销售触点的引擎，覆盖所有渠道与语言。
语音助手从客户需求出发，引导其找到合适的产品：答复来自官方知识，绝不臆造。每次对话都在为线索评级。
数秒内生成意大利语、英语、中文的个性化销售邮件：销售给出意图，EKRAI 生成多个版本。质量不再取决于是否有时间。
网页、邮件、WhatsApp、微信：无论客户在哪里，始终是同一份结构化、一致且最新的知识。
用提示工程，销售要做 80% 的工作。用基于原始文档的 RAG，复杂场景会混入无关片段——而报价中的幻觉代价高昂。用 KAG，大模型只接收相关的、已结构化、无噪声的知识。正是这样，才能在真实流程上实现 70–90% 的生产力提升。
平均报价交付时间 · 人均处理订单数 · RFQ→订单转化率 · 客户响应时间 · 为高价值工作释放的时间。项目启动前先确定：项目成本控制在所产生效率的 30% 以内。