AI 应用开发与落地
不做 Demo 堆砌。从业务问题出发，明确 AI 边界、评测指标与人工兜底，交付可上线、可运维的模块。
界外共行 AI 应用开发：大模型嵌入工单、知识库、报表，含评测、合规与私有化。POC 2–3 周可验证，再扩到生产。
服务范围
- 企业知识库问答（RAG）：文档 ingestion、检索、引用溯源
- 工单 / 客服智能分类、摘要、回复建议
- 报表解读与自然语言查询（NL2SQL / 指标问答）
- 合同 / 标书 / 工单内容结构化抽取
- AI 工作流嵌入现有业务系统，非独立聊天窗口
技术栈
- 模型：OpenAI 兼容 API、国产大模型（通义、DeepSeek、文心等）
- 框架：LangChain / 自研 Agent 编排、向量库（Milvus / pgvector）
- 评测：准确率 / 召回率 / 幻觉率基准集 + 人工抽检
- 部署：私有化、VPC 内网、敏感数据脱敏
交付方式
- POC 2–3 周验证核心场景准确率
- 生产上线 4–8 周：含监控、降级、人工审核流
- 持续迭代：基准集扩充、Prompt / 微调优化
典型周期
- 场景评估 + 基准集：1 周
- POC 可演示：2–3 周
- 生产级上线：4–8 周
先评测，再扩面
先选 1 个高频、可量化场景（工单分类或知识库问答），建 50–200 条基准集。不达标不扩面，避免一上来做大而全聊天机器人。
AI 应用开发与落地 · 常见问题
- AI 应用开发一般从哪开始？
- 先选 1 个高频、可量化场景，建 50–200 条基准集验证准确率，再扩面。
- 数据安全怎么保障？
- 支持私有化与 VPC 内网；敏感字段脱敏；日志不含原始客户数据；可签保密协议。
- 如何评估 AI 项目是否成功？
- 立项时定义准确率、人工介入率、响应时延等；POC 用基准集验收，不达标不扩面。
- 界外共行的 AI 提效和 AI 应用开发有什么区别？
- AI 提效是我们内部加速软件交付；AI 应用开发是把大模型嵌进客户业务。可独立也可组合。
- AI 项目怎么报价？
- POC 按场景固定价；生产按范围与集成复杂度报。先评估和基准集，再决定是否扩面。