本地 AI 搭建
先确定环境，再选择部署方式
结合内网要求、现有设备、使用人数与响应目标，评估本地、云端或组合部署，明确模型、联网依赖与维护责任。
企业 AI 配套建设 · 按需求评估
把 AI 建起来，
也让团队用得起来。
从部署环境、岗位要求与团队使用方式出发，明确需要建设什么、如何验证效果，以及上线后由谁维护。
AI 部署与训练
不同的问题，需要不同的建设方式。
知识库、规则配置、模型微调和人员培训分别解决不同问题。先用一项真实工作找出差距，再确定建设路径。
岗位规则与样例校准
让 AI 按公司的要求工作
整理模板、术语、流程和正反例，用真实历史任务核对输出，明确哪些可以执行、哪些必须交给负责人。
模型训练与微调评估
先验证问题是否需要改变模型
识别现有模型与知识、规则配置仍无法解决的问题，再评估训练数据、算力、成本与效果基线，决定是否开展微调。
培训与使用陪跑
让团队真正接得住新工具
围绕试点岗位练习交代任务、检查成果和处理异常，形成操作指引、反馈渠道与维护分工。
从一个岗位开始验证
先验证一项任务，再决定投入与扩展。
盘点条件
带上一项历史任务、可用资料、现有工具及设备条件，明确数据哪些可访问、哪些需留在内网。
建立效果基线
记录现有处理方式与常见错误，约定准确性、可追溯性、人工修订量和响应要求。
小范围验证
先验证模型、知识与规则配置的效果；确有差距时，再决定是否需要微调或新增设备。
交付与维护
明确配置说明、操作指引、验收结果和后续负责人员，约定知识与规则变更后的复核方式。
本地安装不等于模型完全离线；部署评估会明确数据处理位置与外部服务调用。模型训练或微调单独评估，不预先承诺效果提升。
带上你的部署与训练需求，一起讨论 →合作后交付什么
交付成果，
明确维护责任。
项目启动时确认具体范围，按约定清单交付和验收。
- 约定环境的部署配置与运行说明
- 岗位规则、任务样例及效果验证记录
- 操作指引、培训安排与维护责任
模型训练或微调若有必要，另行确定数据、投入、交付物与验收标准。
讨论你的交付需求 →