在飞书多维表格中，通过"字段类型"添加AI功能列的核心逻辑是将AI模型能力与结构化数据结合，实现自动化内容生成与信息处理。以下是具体操作步骤及关键要点，结合实际应用场景说明：
一、基础操作步骤
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创建多维表格
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登录飞书，选择"新建多维表格"（需在独立页面创建，而非知识库内）。
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建议简化表格结构，保留核心字段如"链接""关键词""原始内容"等，为后续AI处理预留空间。
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添加基础字段
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链接字段：用于输入待处理的URL或资源路径，作为数据输入的起点。
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全文内容提取：通过飞书内置的"自动提取全文"功能，抓取链接中的文本内容（适用于文章、文档等）。
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原始数据字段：如"产品名称""用户评论"等，存储待分析的原始信息。
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配置AI功能字段
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点击"+ 添加字段"，选择"AI" → 选择模型（如DeepSeek R1、豆包大模型等）。
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关键字段类型：
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标题生成：设置提示词如"用10字内提炼核心卖点"，自动生成标题。
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金句提炼：通过DeepSeek R1模型，输入指令如"从全文提取最有传播力的金句，不超过20字"。
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情感分析：调用AI模型判断用户评论的正负面情绪，并打标分类（如"好评""差评"）。
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结构化提取：从非结构化文本中提取指定字段（如订单号、日期、金额等），需定义字段类型（字符串、布尔值等）。
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设置提示词与引用逻辑
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在AI字段的配置界面，输入自然语言指令，例如：
复制
## 要求 根据[产品名称]和[卖点描述]，生成3条小红书风格标题，需包含emoji和悬念 ## 引用字段 结合字段A、字段B、字段C通过"{{字段名}}"语法引用其他列的数据。
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通过"公式"字段关联AI输出结果，例如将"金句提炼.输出结果"映射到展示列1。
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扩展多模型协作
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针对复杂任务，可同时集成多个AI模型分工处理。例如：
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视觉模型（如豆包）：分析商品图片，提取颜色、材质等信息。
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文本模型（如DeepSeek）：根据提取的信息生成口播文案。
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通过"字段捷径"功能，串联不同模型的输入输出，形成自动化流水线。
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二、应用场景与配置示例
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电商文案批量生成
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字段配置：
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输入字段：产品图链接、核心卖点、优惠信息
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AI字段：标题生成（DeepSeek R1）、卖点结构化提取（豆包）、口播文案生成（多模型协作）
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提示词示例：
复制
以“痛点+解决方案+紧迫感”结构生成抖音口播文案，包含价格锚点和行动号召输出结果可直接用于直播脚本或商品详情页。
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用户评论情感分析
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字段配置：
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输入字段：用户评论原文
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AI字段：情感标签（正向/负向）、问题分类（如物流、品质）、自动回复文案
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模型选择：使用飞书智能伙伴Aily的字段提取功能，定义"问题类型"为选项字段。
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会议纪要自动化
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字段配置：
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输入字段：会议录音转文字
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AI字段：关键结论提取、待办事项生成、情绪识别（标注重点讨论部分）
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优势：小鹏汽车通过类似配置，节省20%会议时间。
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三、核心优势与注意事项
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优势
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零代码操作：图形化界面+自然语言指令，业务人员可直接搭建。
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批量处理能力：支持上千条数据并行生成，如电商SKU文案批量输出。
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模型灵活性：可切换DeepSeek、豆包等模型，适配不同任务需求。
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注意事项
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提示词优化：生成质量依赖指令清晰度，需迭代测试（如限定输出格式、举例说明）13。
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数据权限管理：敏感字段需设置权限，限制不同角色的可见范围。
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结果校验机制：建议添加"人工复核"列，标记需修正的内容。
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四、进阶技巧
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自动化工作流扩展 ：
结合飞书自动化功能，实现"保存链接→AI处理→推送结果到群聊"的全流程。
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历史版本管理 ：
使用多维表格的版本回溯功能，记录AI生成内容的迭代过程。
通过上述方法，用户可将飞书多维表格转化为"AI驱动的智能数据库"，显著提升内容生产、数据分析等场景的效率。实际案例显示，蔚来汽车通过类似方案节省超2万工时。