解决方案

把大模型用在真能省时间或赚钱的地方

我们不做「先上个 AI 看看」的项目。启动前先一起算清楚:这个场景每月能省多少人时或带来多少收入。

  • 场景先筛选
  • 带验收评测集
  • 数据不出账号
  • 成本可控

落地方向

我们的交付方式

  1. 01

    场景筛选(1 周)

    列出候选场景,按「价值 × 可行性」打分排序。只做前两三个,不铺开。

    交付物:场景评分表、价值测算、选定场景

    1 周

  2. 02

    可行性验证(2 周)

    用真实数据做小规模验证,构建评测集,确认准确率能达到可用水平。达不到就及时停止。

    交付物:PoC 结果、评测集、可行性结论

    2 周

  3. 03

    生产化开发(3-6 周)

    补齐权限、审计、护栏、成本控制、监控,接入企业现有系统与身份体系。

    交付物:生产系统、运维文档、成本模型

    3-6 周

  4. 04

    灰度与调优(2-4 周)

    小范围试用,收集反馈,针对性优化。达到验收指标后全量开放。

    交付物:优化记录、验收报告、用户培训

    2-4 周

  5. 05

    持续运营

    监控准确率与成本,处理负反馈,定期更新知识库与评测集。

    交付物:月度运营报告、迭代计划

    持续

适合与不适合的场景

现在就适合做

  • 有大量文档需要检索问答,且文档质量尚可
  • 存在明显的重复性文本处理工作
  • 客服或支持团队有大量相似问题
  • 需要从非结构化数据里提取结构化信息
  • 研发团队有大量样板代码与测试补齐需求

建议再等等

  • 要求 100% 准确且不能有任何人工复核的场景
  • 文档本身混乱、过期、互相矛盾(先治理数据)
  • 涉及重大财务或法律决策且无人工确认环节
  • 没有明确的价值测算,只是「别人都在做」
  • 数据量太小,不足以支撑检索或微调

他们在 PoC 阶段就直接告诉我们其中一个场景做不了,理由讲得很清楚。剩下两个场景做完上线,客服平均处理时长降了 34%。这种不接不该接的活的做法,反而让我们更信任。

某消费品公司数字化负责人客服与知识库项目

下一步

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