企业知识库问答
把产品、制度、方案、培训和常见问题整理成可检索知识库，回答时提供来源，并配置权限、拒答和内容更新流程。
AI APPLICATION DEVELOPMENT
广州AI应用
定制开发
把豆包、DeepSeek、通义千问等大模型能力，与企业知识库、业务规则、APP、微信小程序、网页或硬件终端结合，做成真正可使用、可管理、可评测的业务应用。
AI项目常见组成
- 模型选择、提示词与结构化输出
- 企业知识库、检索与来源引用
- APP / 小程序 / 网页 / 终端界面
- 后台、权限、日志、成本与人工复核
应用方向
AI不是单独的聊天框，而是业务流程的一部分
先确认谁在什么场景下使用、AI输入什么、可以读取哪些数据、输出怎样被验证，再决定用哪个模型和怎样开发。
图片与文本理解
接入视觉模型处理图片、表单和文字，输出结构化标签或建议；适合质检、推荐、资料识别和辅助分析。
智能推荐与报告
将模型判断与企业自己的商品、服务或规则库结合，生成推荐、摘要、报告和下一步行动，保留结果与反馈数据。
AI预咨询与人工转接
先由AI收集问题、生成基础回答并识别领域，再转给客服或专业人员，形成咨询、订单、反馈和复核闭环。
AI功能嵌入现有系统
在已有APP、小程序、CRM、ERP或管理后台加入摘要、检索、生成、审核和数据分析能力，减少重复建设。
AI调用管理后台
记录模型、提示词版本、调用量、费用、失败、敏感内容和用户反馈，为质量评测与运营迭代提供依据。
真实方案边界
现有内部方案已覆盖三类AI应用设计场景
以下为匿名方案能力说明，不披露客户名称和合同金额，也不声称全部项目已经上线。
终端采集图片，调用视觉大模型生成参考标签，再与企业自有内容库匹配推荐结果。
文本、语音、图片输入，知识库问答、领域路由、专家匹配、付费咨询和人工复核后台。
硬件SDK、状态数据、趋势报告、AI对话入口、消息提醒、调用审计和费用统计。
重要说明
AI输出存在不确定性。医疗、法律、财务和其他高风险场景只能作为辅助，必须设置来源、风险提示、权限、内容安全和专业人员复核，不能把模型回答包装成诊断、法律意见或收益保证。
交付流程
AI应用开发的五个关键步骤
- STEP 01场景筛选
找到高频、可评价、有数据的任务。
- STEP 02数据准备
整理知识、权限、样例和禁区。
- STEP 03原型验证
小样本测试效果、速度和成本。
- STEP 04系统开发
完成界面、后台、接口与日志。
- STEP 05评测上线
用真实问题检查质量与安全。
费用构成：除软件开发外，通常还包括模型调用、向量库/存储、短信、服务器、审核和持续知识维护。第三方价格会变化，应由客户自有账号承担并在后台可追踪。
常见问题
AI应用开发咨询常见问题
AI应用开发和普通软件开发有什么不同？
除了客户端、后台和接口，还需要处理提示词、知识库、模型选择、质量评测、调用成本、内容安全、权限和人工复核。
可以接入豆包、DeepSeek或通义千问吗？
可以根据文本、图片、上下文长度、速度、成本和部署要求评估第三方模型接口。账号、计费和内容规则以供应商最新政策为准。
企业资料怎样做成AI知识库？
需要整理文档、拆分内容、建立版本与权限、配置检索和回答规则，再用真实问题评测召回、引用和拒答效果。
AI应用可以保证回答完全正确吗？
不能。可通过知识库、结构化输出、规则校验、来源引用、敏感内容检测和人工复核降低风险，但重要决策仍应由专业人员确认。
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