AI 实践
AI 客服、知识库与智能体在企业里怎么用。
从试点到推广：中间断掉的那几步
试点效果不错，推广后却用不起来，是 AI 项目最常见的结局。本文说明试点与生产的差距在哪，以及推广前要补齐什么。
阅读全文被 AI 推荐和被搜索收录不是一回事
客户开始在 AI 里问「哪家做得好」，而答案的生成方式与搜索排名不同。本文说明两者的差别，以及企业能做的准备。
阅读全文智能体调用工具：把边界画在哪里
让模型去调接口是智能体的核心能力，也是风险最集中的地方。本文说明工具该怎么定义、权限怎么收、以及失败和重复执行怎么处理。
阅读全文知识库的权限：不该看到的内容不能被答出来
权限做在界面上没有用，模型是从库里取内容。本文说明权限必须在检索层生效、文档级与段落级的取舍，以及答案里泄露出处的风险。
阅读全文向量库要不要单独上：先看数据量和检索需求
不是每个 RAG 项目都需要专门的向量数据库。本文给出判断依据、混合检索为什么常常比纯向量更好，以及嵌入模型更换带来的重建成本。
阅读全文AI 生成内容的标识与合规：面向公众提供服务时要做什么
面向公众提供生成式服务，有一组明确的义务。本文梳理标识、内容审核、用户投诉与记录留存几项要求，以及内部使用与对外服务的界线。
阅读全文多轮对话的工程问题：指代、跑题与收尾
单轮答得好的系统，到了多轮经常失控。本文说明指代消解该在哪一层做、历史怎么裁剪、以及对话什么时候应该主动收尾。
阅读全文评测集怎么建：没有它就只能凭感觉调
改了提示词感觉变好了，是最不可靠的判断。本文说明评测集该收集什么样的题、多少条够用、以及怎么处理没有标准答案的题。
阅读全文人机协作怎么分工：哪些环节必须留人
全自动不是目标。本文按错误代价和可逆性划分环节，说明哪些该由 AI 直接完成、哪些要人确认、哪些根本不该交给 AI。
阅读全文AI 功能上线后成本失控的几个常见原因
试点阶段每月几十块，推广后变成几千块。本文列出成本膨胀的四个典型来源，以及在设计阶段就能加的几道闸。
阅读全文提示词在企业项目里怎么管：版本、测试与交接
提示词是代码的一部分，却常被当成随手改的配置。本文说明为什么它必须进版本管理、怎么做回归测试，以及写法上几条具体建议。
阅读全文模型怎么选：别从参数量开始比
选型应该从任务出发而不是从榜单出发。本文给出四个判断维度、为什么同一个任务可以用不同档位的模型，以及切换成本该怎么控制。
阅读全文聊聊你的项目
留下联系方式，我们一个工作日内联系你。先沟通需求和现状，再给方案；报价当面沟通。
- 一个工作日内回复
- 需求沟通免费，不强推方案
- 交付管理后台与文档，可自行维护