背景
企业 AI 产品的难点通常不在于接入一次模型，而在于权限、知识、工具、评估和持续迭代能否共同工作。该案例合并多个内部平台中可公开的方法，说明如何把模型能力变成稳定的业务入口。
我的职责
- 负责产品研发与技术路线，组织 AI 与数据团队协作。
- 选择和接入商业与开源模型，使用 FastChat、vLLM 等构建推理服务。
- 使用 LangChain、Faiss 和文档处理流程建设 RAG 与企业知识问答。
- 基于工作流和代码执行能力构建报告、运维、制度问答、代码、SQL 与数据处理场景。
- 根据使用反馈持续修正质量、权限和流程问题。
关键判断
平台价值不来自助手数量，而来自少数高频任务是否可靠。模型、检索、工具调用和业务权限需要一起设计；任何一层不稳定，最终体验都会退化成演示。
公开边界
页面不展示内部产品界面、客户数据、活跃用户和商业指标。架构图为根据公开能力重制的说明图。