描述
Zaro 是一个保持公司实际运作的当前、可归属记录的平台。它与三种早期让 AI 访问公司知识的方法相对立：数据仓库，使结构化数字可查询，但遗漏了公司实际知道的大部分内容；每个人的 AI 助手，给每个人一个工具，但没有共享记忆；以及知识图谱，在构建的那天是准确的，但由于从不写回以反映后续变化而变得过时。
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Zaro 的替代方案将公司上下文保持为一组版本化文件，工作本身随着事物变化而写入，而不是偶尔重建的静态索引。Zaro 提供的每个答案都指明了其来源的具体文件，打开该文件可以查看读取的版本和最后修改者，因此答案可以被检查，而不是盲目相信。版本历史在文件更新时自动保存。
一个安全和治理层位于其下：对文件、工具、应用和操作的访问是有范围的，活动保持可见，重要操作留下痕迹。公司提供的三个实际应用示例：零售商将销售、客流、定价和客户反馈跨门店结合，以解释为什么一个地点的表现优于其所在区域；销售团队阅读电话、电子邮件和交易，以揭示其最佳表现者的不同之处，并将其转化为行动手册；制造商比较多个工厂的调度和采购决策，以便一个地点的发现成为每个工厂的行动手册。
Zaro 由来自 Convergence、PolyAI、Salesforce、Celonis、Lovable 和 Pigment 的团队构建，团队成员来自伦敦帝国学院、剑桥大学和牛津大学，并得到了 Cherry 和 Hugging Face 的支持。
定价未公开；没有自助注册，参与需与 Zaro 团队进行对话。它面向那些知识分散在许多人、系统或地点之间的公司，包括多店零售商、销售组织和多工厂制造商，而不是小型单一地点企业。
- 类别AI 智能体构建工具
- 定价模式免费增值
- 部署云端
- 平台网页版
Zaro的核心功能
公司知识存储为随着工作变化而更新的版本化文件
每个 AI 答案都指明了其来源的具体文件
文件级版本历史显示了什么变化以及谁进行了更改
对文件、工具、应用和操作的访问是有范围的，重要操作留下可见的痕迹
跨销售、客流、定价和客户反馈数据的跨职能分析
揭示顶尖表现者或团队在电话、电子邮件和交易数据中做出的不同之处
比较多个地点或工厂的决策和结果
由来自 Convergence、PolyAI、Salesforce、Celonis、Lovable 和 Pigment 的团队构建
如何使用 Zaro？
与团队交谈：开始对话以确定您公司的数据和系统范围。
连接您的来源：引入 Zaro 应该读取的文件、系统和工作流。
让它建立记录：Zaro 将这些工作转化为版本化的、当前的业务记录。
提问：查询系统以获取来源于特定文件的答案。
查看来源：打开任何答案背后的文件，以检查最后修改者及其修改时间。
设置访问和治理：确定谁可以读取、调用或更改每个文件或工具。
Zaro的使用案例
- 零售绩效分析
- 基于真实数据的销售培训
- 制造协调
- 受管控的公司知识
