企业知识问答系统
把获准使用的文档和业务资料整理为可检索知识，回答附带参考来源。找不到依据、资料矛盾或超出知识范围时提示不确定，并转交指定人员确认。
- 资料目录与更新责任表
- 来源引用与版本记录
- 无法回答的问题清单
系统形态
知识问答系统、内容工作台、分析助手与限定任务范围的 Agent。
评估依据
用脱敏业务样本检查回答依据、事实一致性、任务完成与越权拦截。
使用边界
模型输出须按风险分级复核，费用、数据使用和外部动作分别设限。
让知识问答有来源、有权限、有更新责任
适用于商品说明、售后政策和内部操作资料分散，需要统一查询入口的业务。
商品与服务知识助手
根据商品属性、使用说明和已确认政策提供问答草稿。价格、库存、物流承诺及售后决定以授权业务记录和人工确认为准，避免模型补写不存在的条件。
岗位知识与访问隔离
按岗位、店铺或业务单元限定可查询资料，在检索与展示时执行权限检查。交付角色配置与越权测试记录，资料撤回后同步停止使用对应内容。
为内容、分析和有限动作建设专用工作台
每类助手围绕固定输入、输出和人工确认方式设计，业务动作的授权独立于生成权限。
多语言内容工作台
以商品事实、品牌用语和禁用表达为约束，生成文案草稿并管理版本。交付模板、事实核对清单和审核界面，目标市场的语言、版权和宣传表述由指定人员复核后发布。
经营与广告分析助手
基于约定报表解释指标变化、引用数据区间并列出待验证假设。计算口径由系统规则确定，模型负责辅助说明；数据缺失或归因不足时保留疑问，不把相关性表述为因果。
限定任务的 Agent
为查询、归类、生成处理建议或准备操作草稿设置允许的动作清单。外发、预算调整和业务记录变更须经过相应授权与人工确认，超范围请求停止执行并留下记录。
- 允许动作与禁止动作清单
- 操作前确认与结果回读
- 任务记录与人工接管入口
用业务样本决定是否适合进入日常使用
模型演示只是评估起点，交付需覆盖资料使用、输出质量、费用和不可用时的处理。
评估样本与验收阈值
共同挑选常见、复杂和应拒绝的任务，人工标注可接受结果。交付样本集、评估说明和失败记录，分别确认来源准确性、事实一致性、越权拦截及任务完成标准。
数据使用与模型选择
梳理哪些资料可进入模型、哪些需脱敏或留在原系统。结合可用地区、资料处理条款、成本和响应需求选择服务，外部模型使用及费用在客户确认后实施。
异常降级与版本交接
为模型不可用、输出格式错误、资料缺失和费用超限设置停止或人工接管路径。交付配置版本、运行说明和回退方法，模型或知识变更后用原评估样本复测。
从需求到交付
先对齐业务范围，再逐步交付、验证与迭代。
- 01
确定系统与样本
选择一个明确使用场景，收集脱敏输入和人工处理结果，定义系统使用者、业务风险及不应执行的任务。
- 02
验证数据与模型适配
核对资料授权和质量，在约定样本上比较可行方案，形成效果、成本、数据处理与限制说明。
- 03
建设受控业务系统
实现资料检索、模型输出、权限检查和复核界面，验证错误输入、越权请求与模型失败时的行为。
- 04
评估后交接使用
依据约定阈值人工评审结果，明确适用任务、待改进项和接管责任，交付系统、评估记录及更新说明。
常见问题
AI 开发与 AI 自动化系统有什么区别？
AI 开发确定需要建设什么系统，例如知识问答或分析助手。AI 自动化系统进一步组织触发、任务分配、审批、执行和异常恢复，让这些能力进入连续业务流程，两者可分别实施。
需要自行训练大模型吗？
需要先评估业务样本、数据质量和运行条件。可从已有模型与知识检索开始；只有现有方案无法满足约定目标，且数据、预算和维护能力允许时，才另行讨论专项训练。
能否保证所有回答正确或完全替代人工？
模型存在事实错误和不确定性，不能保证所有回答正确。项目会定义可用任务、人工复核节点和失败转交方式，财务、法律、客户承诺等重要决定保留相应责任人的确认。
模型费用、资料保存和系统交接如何约定？
开发费用与模型使用费用分别列明，明确资料处理范围、保存期限和删除方式。代码、知识配置、评估资料与账号授权按合同交接，持续更新和模型变更支持另行约定。
带着一个明确任务讨论 AI 系统
提供脱敏问题、可用资料和人工判断标准，先确认系统应完成什么、何时交由人工，以及如何评估结果。