员工在查找知识、比对文档和准备重复性材料上耗费大量时间。
RESPONSIBLE AI
治理从模型上线前开始
了解如何确定允许的数据、自主性、测试、日志和供应商替换规则。
查看治理模型↗︎业务价值
您的企业
将获得什么
价值
自动化知识密集型工作
管控
基于企业知识的检索与问答
灵活
数据无需传输到外部平台
成果
与现有业务系统集成
适用场景
服务能够产生实际价值的业务情境
我们不从技术清单出发，而是先明确现状、限制条件以及业务需要改变的结果。
企业已零散尝试 AI，但回答质量、访问权限和企业数据使用缺少治理。
数据不能发送到外部服务，需要本地或隔离部署。
解决方案包含
构建业务所需的
系统配置。
本地 LLM 与 RAG 系统
在选定环境中部署语言模型与 RAG 平台，接入企业知识并配置访问控制。
AI 助手与聊天机器人
为员工和客户创建智能助手，用于检索答案、准备文档、提供咨询及自动执行常规流程。
文档识别与智能处理
配置合同、发票、邮件及其他文档的数据提取，验证结果后传递至实际业务系统。
API 集成与质量监控
通过 API 将 AI 接入企业应用，衡量回答质量、收集反馈并管理模型版本。
项目细节
工作开始前需要确认的内容
选择明确的业务场景、知识来源、模型与部署方式，并设计 RAG、访问控制、日志、系统集成、算力和可重复的质量评估方法。
需要真实问题与文档样本、知识负责人、数据分级、安全要求、集成目标，以及衡量业务价值的指标。
上线前建立基准测试集，衡量答案准确性与覆盖度、无依据内容、响应延迟、处理成本和对目标流程的改善。
运行阶段持续管理质量反馈、模型与知识库版本、权限、容量和数据源变化；高影响操作始终保留人工复核。
实施流程
三个步骤，
完成上线。
业务场景
寻找能够产生可衡量价值的 AI 应用场景。
技术基础
准备数据、模型、基础设施和安全规则。
投入使用
上线系统、评估质量，并根据真实请求持续优化。