能力总览
九项核心技术能力
大模型接入与调度
统一接入多家模型服务与本地模型，按任务特征路由，统一管理配额、限流与调用日志。
RAG检索增强
文档解析、切分策略、向量化、混合检索与重排，输出带引用来源的答案。
AI Agent编排
任务规划、工具与API调用、多步流程编排、结果校验与人工复核。
数据与知识治理
数据接入、清洗、分类分级、权限规则与知识生命周期管理。
系统集成
与ERP、CRM、OA、工单与数据平台对接，统一身份与权限。
私有化部署
内网环境部署与推理优化，支持数据不出域的落地要求。
评测与质量
评测集构建、抽样检查、问题归因与回归验证机制。
可观测与运营
调用链日志、时延与错误率监控、使用行为分析。
工程化与交付规范
环境管理、发布流程、文档与知识交接，保证可持续维护。
技术栈分层
五层结构，支撑应用与模型解耦
模型与工具会持续演进，业务应用不应因此重写。分层是控制变更影响范围的基本手段。
应用层APPLICATION
编排层ORCHESTRATION
能力层CAPABILITY
模型层MODEL
数据层DATA
数据
知识
模型
Agent
应用
业务
关键能力
关键技术能力的实现重点
模型接入与调度
通过统一网关接入公有云模型与企业本地模型，屏蔽接口差异，业务应用只依赖统一调用规范。
- 能力要点
- 多模型路由、提示词版本管理、配额与限流、超时与重试、调用审计。
- 解决的工程问题
- 模型替换不影响业务代码；调用成本与数据流向可审计。
输出可控
- 结构化输出约束与格式校验
- 关键字段抽取与二次校验
- 不确定内容的显式标明
- 敏感内容的过滤与拦截
RAG检索增强
把企业知识处理为可检索的片段，并在生成前提供依据，让答案可核查、可更新。
- 能力要点
- 文档解析与切分、向量化、关键词与向量混合检索、重排、引用溯源、增量更新。
- 关键取舍
- 切分粒度影响召回与上下文完整性；检索范围影响答案覆盖与噪声，需要按场景调优。
常见质量问题与处理
- 检索不到：检查切分与同义词、补充领域词表
- 答非所问：优化重排策略与提示词约束
- 引用缺失：强制输出出处并校验来源存在
- 知识过时：建立更新与失效清理流程
AI Agent编排
把业务规则转化为可执行的步骤序列，由智能体调用工具完成，并在关键节点保留人工复核。
- 能力要点
- 任务规划、工具定义与调用、状态管理、失败重试、幂等保护、执行日志。
- 工程红线
- 涉及资金、合同、对外发布等高风险动作必须具备人工确认或权限限制。
稳定性设计
- 步骤粒度与失败边界定义
- 超时与回退策略
- 重复执行防护
- 结果校验与异常上报
数据与知识治理
AI效果的上限由数据质量决定。治理的目标是让可用于AI的数据清晰、准确、可追溯。
- 能力要点
- 多源接入、清洗与去重、分类分级、元数据与版本、权限规则、更新责任界定。
- 交付物
- 数据与知识清单、权限矩阵、更新流程说明。
治理重点
- 明确哪些数据可以用于AI场景
- 统一指标与术语口径
- 标注知识有效期与责任人
- 敏感字段脱敏与访问审计
评测与质量体系
没有评测，就没有可控的AI应用。评测集是判断效果变化、验证模型替换与防止回归的基础。
- 能力要点
- 评测集构建、人工评分标准、自动化回归、问题分类与归因、版本对比。
- 使用方式
- 上线前建立基线，上线后按周期抽样复核，变更前后做回归对比。
评估维度
- 事实准确性（是否有依据）
- 完整性（是否回答了问题）
- 引用可靠性（出处是否有效）
- 响应时延与成本
- 安全合规（是否触发风险规则）
选型原则
技术选型的六条原则
1. 以场景定技术
先明确业务问题与验收标准，再决定采用模型、知识库、Agent 或集成的组合方式。
2. 可替换优先
模型与工具应保持可替换，避免把业务逻辑与特定模型深度绑定。
3. 数据边界先定
先确定哪些数据可以进入AI流程、以何种方式使用，再设计功能。
4. 人机边界清晰
哪些环节由AI执行、哪些环节必须人工确认，应在方案阶段明确，而不是上线后补充。
5. 可观测可评测
关键链路必须有日志与评测机制，否则问题无法定位、效果无法证明。
6. 小步可回退
按可验证的小粒度推进，保证每个阶段都能回退，不把风险集中在上线时刻。
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