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# 实时建议的工作原理

Source: https://axelize.com/zh/docs/how-suggestions-work

了解 Axelize 的分析依据、建议生成逻辑，以及如何调整推荐内容。

实时建议由三项输入生成：实时字幕中客户刚刚说过的几句话、预先缓存的客户背景信息，以及您的产品资料。完善产品和客户资料，是调整推荐内容最直接有效的方式。

## 三项核心输入

**实时字幕。** Axelize 会结合上下文通盘分析最近的对话，而不是只看最后一句话，因此能够准确区分客户是在提出价格异议，还是仅仅顺口提到了预算。

**客户背景信息。** 在通话前已完成缓存：包括客户公司官网、最新动态、您的跟进记录与文件，以及以往的沟通纪要。

**您的产品资料。** 涵盖产品功能、边界限制以及市场定位策略。

## 为什么建议需要提前缓存

在通话过程中临时检索信息速度太慢，无法满足实时交互需求。Axelize 会在会议创建时预先缓存客户的背景信息，因此当客户提出异议的那一刻，模型已经在组织语言，而不是在检索数据。

## 如何调整建议内容

如果感觉生成的建议过于宽泛，问题几乎都出在产品资料上。请补充产品的边界限制、竞品定位策略，以及您在实际沟通中经常听到的真实异议。这些细节能让一句看似合理的套话变成精准有力的回应。

Last updated 2026-08-10

本页目录

1. [三项核心输入](#三项核心输入)
2. [为什么建议需要提前缓存](#为什么建议需要提前缓存)
3. [如何调整建议内容](#如何调整建议内容)