让大模型用上你自己的资料
AI 应用开发
用大模型做知识库问答、客服助手和文档处理。先花两周拿你的真实资料做个原型，效果能接受再往生产环境推。
- 两周内做出基于真实资料的可验证原型
- 知识库问答附原文引用，权限与原系统一致
- 上线前用真实问题跑一遍，答得准不准有数
- 模型调用成本透明，支持私有化部署
交付内容
- 场景评估与原型：两周内用贵公司的真实资料做出原型，同时把效果指标和大概花多少钱说清楚。
- 知识库问答（RAG）：文档解析、分块、向量检索，回答后面附原文引用。权限能隔离，资料更新是增量的。
- 智能客服与助手：放在网站、微信或者企业微信里，答不上来的转人工，对话记录留档。
- 文档处理自动化：合同、报表、工单、简历这类文档的信息抽取、分类和生成，接进你现有的系统。
- 上线前建评测集，上线后盯着回答质量、延迟和每次调用花的钱。
适用场景
- 内部资料、制度和历史项目文档堆了很多，新人和一线同事找不到也问不到。
- 客服或售前天天在重复回答同一批问题。
- 每天有一堆文档要人工录入、比对、整理。
- 想试试 AI，又怕效果不受控，也怕资料外泄。
实施流程与周期
| 阶段 | 内容 | 周期 |
|---|---|---|
| 场景评估 | 选定 1–2 个高价值场景，整理样本数据 | 1 周 |
| 原型验证 | 搭建原型，用真实问题评测效果 | 2 周 |
| 生产化 | 权限、监控、成本控制与系统集成 | 3–6 周 |
| 持续优化 | 根据线上数据补充知识与评测集 | 持续 |
从立项到第一个场景上线通常 6–9 周。
常见问题
用哪家的大模型？ 看你的资料有多敏感、预算多少。可以调国内主流的模型服务，也可以在贵公司自己的服务器上部署开源模型。方案阶段我们会把两条路的成本和效果摆出来对比。
内部资料会不会泄露？ 知识库和检索层部署在贵公司自己能管的环境里，模型每次只拿到跟这个问题相关的几个片段。权限沿用你原有系统那一套，员工问不到自己本来就看不了的东西。
AI 回答错了怎么办？ 每条回答后面都挂着原文出处，点开就能核实。上线前我们会用一批真实问题建好评测集，上线后盯着答错的案例往知识库里补。
费用怎么算？ 开发费用一次性结算；模型调用按实际用量计费，我们会在原型阶段给出每千次问答的成本估算。
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