Audit Assistant 会有针对性地检索已批准的质量管理文件，并借助人工智能组织答案，解答有关质量管理体系的问题。
为此，系统会自动分析 LDB 中的质量管理文件，将其划分为各个章节，并以 检索增强生成（RAG） 格式保存。用户提问时，人工智能会查找相关文件段落，据此生成答案，并附上对应的文件出处。
关键优势在于：答案不是由人工智能凭借通用知识自由生成，而是依据您自己的、已批准的文件。每个答案都会显示所用来源，包括文件编号、名称、版本、章节、页码，以及直达 PDF 原文位置的链接。
Audit Assistant 因而将现代人工智能的优势与实验室质量负责人在审核中所需的可追溯性相结合。
为实验室质量负责人设计
审核不仅需要正确答案，更需要可追溯性。Audit Assistant 正是为这一场景而开发。
质量负责人可在审核准备阶段或审核现场快速回答问题，并立即展示相关规定的记录位置。这既节省时间、减少查找工作，也让与审核员的沟通更有把握。
示例：
“检测设备的校准方法规定在哪里？”
“哪份 SOP 规定了不符合项的处理方法？”
始终依据您已批准的文件版本
Audit Assistant 使用文件控制模块中当前已批准的文件，确保答案不依赖过时草稿或未经批准的中间版本。
文件可直接在 LDB 中创建，也可作为 PDF 保存。经审核并通过数字签名批准后，即成为 Audit Assistant 可使用的已核实知识库。
与访问权限集成
Audit Assistant 遵守用户访问权限，仅使用用户有权访问的文件回答问题。
智能检索全部质量管理文件
上传的 PDF 和在 LDB 中创建的文件，会由人工智能进行内容处理并划分为各个章节，供 Audit Assistant 使用。这些章节以 检索增强生成（RAG） 格式存储，以便有针对性地查找相关内容并用于回答审核问题。
因此，即使问题的措辞与文件原文不完全一致，Audit Assistant 也能识别相关段落。
从文件控制到支持审核的知识系统
LDB 在同一系统中整合文件创建、版本管理、审核、批准、数字签名及人工智能辅助分析。
文件不再仅用于存档，而是成为可主动利用的信息资源：
由此形成完整工作流程：从创建质量管理文件，到在审核中快速给出有据可查的答案。
