智能协助，由您监督
将部分重复工作交给系统，不确定项转交您审核。
什么时候适合这项服务？
如果信息量或重复工作增加，请评估这些情况。
需要审核大量相似文档或请求。
在公司文档中寻找答案很耗时。
员工花大量时间提取和录入信息。
已有数据，但尚不能用于决策。
有 AI 想法，却不清楚准确性和实际价值。
符合其中某项，不代表一定需要定制开发。最终选择需结合用户、流程、预算和限制。
项目成果
项目成果不只是界面或代码，还应经得起真实使用。
基于您自己的资料回答
将助手连接到您授权的文档，让答案来源可检查。
扩展之前，先验证效果
用真实样本衡量准确性、耗时和费用。
持续关注质量
部署后检查错误与反馈，避免信息变化悄然降低回答质量。
准确的交付范围、文档、培训和支持，由相应项目方案或合同明确。
实施路径
分阶段推进，每个阶段都有可供评审的成果。
范围外变更实施前，先明确其时间和费用影响。
选择明确任务
从具体需求入手，共同定义什么结果值得继续投入。
数据与保密评估
明确您有哪些信息、是否有权使用，以及应在哪里处理。
小范围原型
先做小规模原型，用真实信息验证质量与限制。
接入日常工作
原型效果合适后，再接入您的工具，并保留监督和错误记录能力。
技术与架构
技术选型取决于项目需求，而非固定清单。
安全、维护成本、团队能力、基础设施和扩展性，共同影响架构选择。
可选技术示例
Python
LLM
RAG
Vector Search
Data Pipeline
API
常见问题
选择方向前需要厘清什么？
评估项目实际情况
如果您认为人工智能能改善某项流程，先通过小规模验证衡量价值。
简要介绍用户、当前状况和预期成果，即可开始。
