哪些需求适合这项服务？
适合产品资料多、内部制度分散、客服答疑重复，或对知识访问权限和答案来源有要求的企业。
资料整理与更新
盘点文档来源、格式和版本，处理扫描件、表格与重复资料，明确更新责任和同步方式。
检索与来源引用
根据资料特点设计切分、检索和重排方案，让回答附带可检查的原文依据。
知识权限隔离
把部门、角色和文档权限纳入检索范围，验证不同用户能看到和不能看到的内容。
部署与效果评测
分别评估应用、向量存储与模型的部署位置，通过真实问题检查召回、答案依据和拒答表现。
已有产品能力可作为方案评估起点：查看企业 AI 知识库产品。具体复用范围与定制内容在需求阶段确认。
交付什么
- 资料盘点与知识更新规则
- 问答应用、数据处理和检索配置
- 权限方案与代表性问答测试集
- 部署说明、维护流程与评测报告
如何验收
- 答案能定位到正确的资料来源
- 缺乏依据时明确说明或转交人工
- 不同角色的知识访问权限有效
- 资料新增、修改和删除后能按约定同步
测试样本、指标口径与目标值在项目启动时共同约定。
从需求到上线的合作流程
01 / 业务共创
和业务负责人一起梳理流程、数据与系统约束，选出值得验证的场景。
02 / 原型验证
用代表性数据测试关键路径，确认效果、成本和人工介入边界。
03 / 工程交付
接入业务系统，完善权限、日志、异常处理与部署配置。
04 / 验收迭代
按约定测试集和业务流程验收，培训使用团队，再根据实际反馈优化。
合作前的常见问题
用了 RAG 就不会出现 AI 幻觉吗？
不能保证。资料质量、检索遗漏和模型生成都可能产生错误。需要结合来源引用、无依据拒答、人工复核和持续评测，降低错误在业务中的影响。
私有化部署是否意味着数据不出企业网络？
要区分应用部署与模型部署。即使应用放在内网，调用外部模型或解析服务仍可能发送数据。方案中需逐项说明数据流向；有严格内网要求时，评估本地模型及配套处理服务。
上线前需要准备哪些资料？
准备一批代表性文档、真实问题及参考答案，并明确文档负责人、更新周期和可访问角色。先验证一类资料和一个团队，再逐步扩大范围。
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