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AI 实践

AI 客服、知识库与智能体在企业里怎么用。

AI 智能体能调用工具、执行多步骤任务，但第一个项目选错场景很容易做成演示品。本文给出一套选择首个场景的评估标准，列出适合与不适合起步的场景类型，并说明试点阶段的推进方法。

AI 项目最难的环节往往不是开发，而是验收：什么叫「答得准」、测多少题才算数、上线后怎么判断效果。本文讲清测试集怎么建、准确率怎么定义口径，以及上线后该看哪些运营指标。

RAG 是让大模型基于企业自有资料回答问题的常用方法。本文不讲公式和代码，用「图书管理员」的比喻解释文档切分、向量检索、生成回答三个环节，以及影响效果的关键因素和常见误解。

企业把大模型用于客服、知识库、内容生成时，数据会流向哪里、哪些信息不该发给模型、怎么防范提示词注入，都是上线前要回答的问题。本文按数据、合规和技术三个层面整理要点。

AI 客服效果好不好，很大程度取决于上线前的准备：知识整理、边界划定、转人工机制和评估方法。本文列出部署 AI 客服前需要完成的六项准备工作，以及试运行阶段的检查要点。

几乎所有独立站团队都说「我们也在上 AI 了」，但大多数技术问题不是靠多一个模型解决的。这篇只讲在独立站技术团队里，哪些地方适合用 AI，哪些地方不适合。

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