Question 1

AI 应用可以私有化部署吗？数据安全怎么保证？

Accepted Answer

可以。我们默认按私有化方案设计：系统部署在客户本地服务器或专有云，文档、向量库、模型推理、应用服务全部在客户可控环境内，数据不出企业网络。 部署包含什么 一套完整的私有化部署通常包括：文档存储与解析服务、向量库、模型推理服务、应用服务与数据库、以及可选的监控与日志组件。我们会提供部署文档与环境依赖说明，客户也可指定由自己的运维团队部署。 数据安全上做了什么 权限分级 ：按部门、角色、密级控制可见范围，越权内容不参与检索； 留痕审计 ：问答记录可追溯——谁在什么时候问了什么、系统依据哪些片段作答； 脱敏处理 ：敏感信息识别与脱敏，分级分类后按级别控制使用范围； 出网管控 ：默认不对外网开放，如需外部访问按客户网络策略配置。 什么情况下数据会出网 只有一种情况：使用商用模型 API。此时问题与召回片段会发送给模型服务商。我们会在方案阶段明确说明哪些数据会出网，并由客户确认；对敏感内容可改为本地模型处理，或先脱敏再送出。 需要客户配合的三件事 服务器与算力资源（或指定专有云环境）； 网络与访问策略（内外网访问规则、账号体系对接）； 文档提供与密级标注（哪些可入库、谁能看）。 边界 "数据不出企业"的前提是客户网络与终端策略的有效管控。我们能保证的是系统本身不主动外传数据，网络层面的管控需由客户安全团队确认。

Question 2

一个项目要多久？怎么报价？

Accepted Answer

周期取决于范围，报价取决于确认的功能范围与工作量。先看周期： 常见项目的周期 知识库问答试点 ：4—8 周（含文档梳理、系统部署、试点调优）； 智能体与流程类应用 ：6—12 周，视流程复杂度与对接系统数量； 数据治理与标注 ：小批量以周计，跨系统治理以月计； 定制软件开发 ：按功能清单核算，通常 2—6 个月。 真正影响周期的三个变量 数据条件 ：文档是否整齐、版本是否清晰、数据能否导出。扫描件多、版本混乱的单位，光资料整理就要占一半时间； 对接系统数量 ：每多一个系统，就要多一轮接口确认与联调，还要等对方厂商配合； 决策链路 ：需求确认与验收标准拍板越快，项目越顺。很多延期不在开发，在等确认。 报价方式 按确认的功能范围与工作量核算，签订合同前提供明细，让客户知道钱花在哪些部分。款项一般按里程碑分期支付。 验收指标 验收指标（如问答命中率、系统可用性、响应时间）在开工前约定并写入合同，避免交付时各说各话。知识库类项目会以业务部门提供的真实问题集作为基线测试依据。 想压缩周期，客户侧可以提前做 提前整理纳入范围的文档，标注哪些是现行有效版本； 提前确认对接系统的接口责任人与文档； 提前指定项目对接人与验收口径的决策人。 这三项准备好的项目，通常能比同类项目快 20%—30%。

Question 3

能对接我们现有的系统吗（OA、ERP、企业微信）？

Accepted Answer

可以，这也是我们最常做的工作。多数情况下不需要改动原系统。 常见的对接方式 标准 API 接口 ：首选方式，稳定且对源系统影响最小； 数据库视图或中间库 ：源系统没有接口时的常见选择，需评估对源库的影响； 文件交换 ：按约定格式与频次交换，适合批量、非实时场景； 消息队列 ：适合事件驱动的实时性要求较高的场景。 已对接过的系统类型 OA 与协同办公系统、ERP 与资产系统、工单与客服系统、企业微信与钉钉。支持单点登录与组织架构同步，AI 问答能力可以直接嵌入业务页面，不需要员工额外打开新工具。 需要原系统提供什么 接口文档或数据库结构说明； 测试环境与访问账号； 必要时需要原系统厂商配合（开通接口、调整权限）。 如果原系统厂商已不维护、也没有接口文档，我们通常走数据库视图或文件交换，并在方案中说明数据一致性风险与校验方式。 边界 我们原则上不改原系统的业务逻辑。集成的目标是取数与回写，原系统该干什么还干什么——这既降低风险，也避免影响既有业务的稳定性。

Question 4

支持信创环境吗？

Accepted Answer

支持。我们可以在国产 CPU、操作系统、数据库与中间件环境下完成部署与适配改造，并提供兼容性测试报告与部署文档。 需要客户提前明确的信息 如果项目涉及信创要求，请在需求阶段说明具体的国产化目录要求： 芯片架构与型号； 操作系统及版本； 数据库及版本； 中间件及版本（应用服务器、消息队列等）。 这些信息决定技术选型。同样一套应用，在 x86 环境和在国产环境下的依赖组件可能完全不同。 常见的适配问题 部分开源组件在国产环境下缺少可用版本或需要替换； 数据库方言差异导致 SQL 需要改造； 驱动、运行时（如 JDK）版本不匹配； 字体、OCR 等依赖库需要重新编译或寻找替代。 这些问题在设计阶段确定，成本可控；等到部署阶段才发现，往往要返工重做。 交付物 适配改造说明、兼容性测试报告、部署文档与回滚方案。测试报告会记录测试环境、用例与结果，便于客户内部验收与归档。

Question 5

模型怎么选？必须用某个大模型吗？

Accepted Answer

不绑定。用哪个模型，看三件事： 效果要求、成本预算、合规约束 。 三种常见选择 数据敏感、要求不出网 ：优先开源模型本地推理，需要评估算力投入，一般 2—4 张消费级或专业级 GPU 可支撑中小规模场景； 追求效果且可接受数据出网 ：可用商用模型 API，按量计费，无需自建算力； 折中方案 ：本地小模型处理常规问题，复杂问题转商用模型，在效果与成本之间取平衡。 怎么选：用你自己的问题跑 选型建议会在方案阶段给出对比测试：用客户提供的真实问题集，在候选模型上跑同一批问题，比较准确率、拒答表现与响应时长。公开评测分数参考价值有限，因为评测集与你的业务语料通常不是一回事。 架构上留好替换余地 系统在架构上把模型层做成可替换的：应用逻辑与模型调用解耦，后续更换模型不需要重做应用。这一点的价值在一年后尤其明显——模型迭代很快，绑定单一模型意味着后续被动。 边界 我们不代理模型销售，也不从模型厂商收取推荐费用，因此选型建议只基于测试结果与客户的成本、合规约束。需要明确的是，算力投入与调用费用是客户侧成本，我们会在方案中给出估算区间供预算参考。

Question 6

上线之后怎么办？

Accepted Answer

AI 应用上线不是结束，而是进入"能不能长期用下去"的阶段。我们提供持续运维服务。 运维做什么 效果监控 ：命中率、拒答率、用户反馈与响应时长跟踪，形成月度报告； 知识运营 ：新增文档接入、过期内容下线、错误答案订正，保持知识库新鲜； 成本优化 ：检索策略与模型分层调用调优，控制推理成本； 版本迭代 ：按业务变化调整流程与提示词，配合业务旺季做容量准备。 服务形式 可选年度运维合同或按次服务，提供远程支持与现场支持，合同中明确响应时限与支持方式。常见问题按影响范围分级处理：影响全部用户的故障优先，局部功能问题按约定时限，优化类需求排入迭代。 上线时交付运维交接清单 包含日常维护动作、常见问题处理手册、监控指标说明、升级与回滚步骤、联系人与支持渠道。目标是客户团队能完成日常维护，我们负责需要改动系统或调优模型的部分。 为什么强调交接 AI 应用长期可用的前提，是客户不完全依赖供应商。知识更新、用户反馈处理这类日常工作，放在客户侧反而更快、也更贴近业务。我们把这部分能力通过文档与培训交出去，只保留技术门槛较高的部分。

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