暂无搜索历史
有做内部知识库的,有做智能客服的,有做合同审查的,有做技术文档问答的。行业分布很广,问题却惊人地相似。
某制造企业的技术负责人跟我吐槽:“我们评估了十几个方案,有的开源但运维成本高,有的商业产品但价格贵,选了大半个月还没定下来。”
他们公司法务团队一共5个人,每天要审查20-30份合同。采购合同、销售合同、保密协议、NDA……每份合同都要逐条看条款、找风险点、写审阅意见。
研发用DeepSeek写代码(便宜),运营用GPT-4写文案(效果好),客服用Claude做问答(安全),数据分析用通义千问(合规)。每个模型各有所长,每个部门...
这类平台的核心价值很直观:通过可视化画布拖拽组件,就能构建AI工作流、RAG应用和AI Agent。让AI应用开发从“写代码”变成“搭积木”。
但我在最近的一次行业交流中发现了一个令人意外的现象:绝大多数企业的AI项目,不是卡在模型能力上,而是卡在“数据出不去”这一步。
他们公司有300多份内部文档——员工手册、报销流程、技术规范、产品说明。新人入职要花两周熟悉这些资料;客服回复客户问题,经常在不同文档间来回切换。
传统RAG(检索增强生成)已经成了大模型落地的标配方案——把文档切块、向量化、检索、喂给LLM。
我们需要先承认一个事实:当前市面上的主流AI工具,设计目标是通用性,而非企业集成性。
他换了个思路:不搞全自动、不追求“智能”,只解决最痛的问题——把那些翻来覆去问的问题,让机器去回。
上个月,我们公司市场部一位老员工离职。交接文档很完整:十几个账号密码,邮箱、CRM、协作平台……全了。
市场部用ChatGPT,运营部用Claude,设计部用Midjourney,研发部用Copilot,客服部有自己的AI机器人……每个部门都在“提效”,只有CTO...
「这个月 AI 花了多少钱?」——这个问题,在很多公司里没有人能准确回答。不是因为没人关心,而是因为大模型调用的成本天然是分散的:各个项目用各自的 API Ke...
Text-to-SQL 的 Demo 很好做:给模型一张表的 schema,让它写 SQL,十有八九能写出来。但真正在企业里落地,挑战完全不同:几十张表、命名混...
当一个团队从「试用某个大模型」升级到「在多个项目里稳定使用多个大模型」,迟早会遇到这个问题:每个项目各自维护一套模型接入代码,换个模型或者改个 API Key ...
把大模型接进项目,第一步通常很简单:一个 API 调用,发消息,拿回答。但真正在企业里上生产的场景,需要的远不止一次对话。这篇文章讲一个更实际的问题:当 AI ...
如果你在企业里落地过 RAG 系统,大概率踩过这个坑:知识库里明明有答案,但 AI 给的要么不完整,要么牛头不对马嘴。根本原因不是模型不够强,而是传统分块检索天...
对开发者而言,搭建企业级 AI 业务流程时,最头疼的莫过于跨系统集成的繁琐、业务逻辑的复杂迭代,以及 AI 无法从 “输出分析” 转向 “主动执行” 的局限 —...
引言:当AI从“演示玩具”走向“生产系统” 在AI技术爆发的2024年,一个严峻的现实正摆在中国企业面前:超过70%的AI概念验证项目未能成功转入生产环境。当兴...
晚上11点,你刚准备下班,业务部门的王经理发来消息:“刚试了你们做的合同AI,我问‘知识产权条款有哪些’,它居然漏掉了保密协议这一条!客户合同马上要签,现在怎么...
暂未填写公司和职称
暂未填写个人简介
暂未填写学校和专业
暂未填写个人网址
暂未填写所在城市