KI-Antwortbibliothek

Die Fragen, die zu KI im Unternehmen wirklich gestellt werden

Eine Frage pro Seite, die Antwort steht im ersten Absatz. Dazu jeweils eine Vergleichstabelle, die Grenzen der Gültigkeit sowie Autor und Prüfdatum — leicht nachzuprüfen und leicht zu zitieren.

企业知识库该用 RAG 还是微调大模型?

绝大多数企业知识库先用 RAG,不要上来就微调。RAG 决定模型「能看到什么」,让答案可溯源、文档改了当天生效、还能按人做权限隔离;微调决定模型「怎么说话」,能统一语气和输出格式,但教不会新知…

AI Agent 和 RPA 有什么区别?企业该选哪个?

核心区别是:RPA 执行你写死的流程,AI Agent 自己决定下一步做什么。流程固定、界面稳定、要求每次结果完全可复现的任务(对账、批量填表、定时导数据)用 RPA 更稳也更便宜;输入是非结…

大模型私有化部署和直接调 API 怎么选?

先看数据能不能出域,再算成本。数据受合规约束(涉密、等保要求、医疗病历、金融客户信息)的场景必须私有化,这是硬门槛,不用做成本对比;不受约束时,调用量小、业务还在验证阶段就直接用公有云 API…

怎么挑企业 AI 解决方案服务商?

重点看三件事:交付过什么、数据归谁、他走之后你能不能自己维护。要求对方拿出可访问的真实系统而不是 PPT 和演示视频;在合同里写清数据、模型权重、代码和微调产物的归属;把二期改动和故障响应的报…

企业私有化部署大模型要多少钱?

总成本由硬件、实施、运维三块构成,硬件通常占一半以上,真正的分水岭是模型规模。按 2026 年 8 月中国大陆行情、单机推理口径估算:7B–14B 级单卡机在几万元量级,70B 级多卡整机在几…

私有化部署大模型需要什么服务器配置?

先按显存倒推,其他都次要。经验公式:权重显存 ≈ 参数量 × 每参数字节数 × 1.2(FP16 每参数约 2 字节,INT4 约 0.5),再留出随并发与上下文长度增长的 KV cache。…

企业 RAG 知识库的准确率能做到多少?

诚实的回答是:脱离评测集谈准确率没有意义。「准确率」至少要拆成检索召回率、答案正确率、幻觉率、拒答率四个指标,口径各不相同;同一套系统在制度条文查找上表现很好,在跨文档汇总或需要计算的问题上会…

企业软件买断和 SaaS 订阅怎么选?

先问数据能不能出内网,能出再算钱。如果数据依规不能出内网或不能出境,SaaS 直接出局,这不是价格题而是合规题。可以出内网时,比的是 3–5 年总拥有成本、需求变更频率和团队运维能力:使用年限…

私有化部署一套大模型要多久?

从签合同到真正有人用,通常是 4–12 周,取决于卡到位没有、文档整理得怎么样。纯技术侧最快:机器就位后把开源模型跑起来是几天的事。真正拖时间的是三件非技术的事——硬件采购与机房改造、内部数据…

企业数据不能出内网,还能用大模型吗?

可以,而且这正是私有化部署存在的理由。把开源权重下载到内网、在本地 GPU 上推理,全过程不需要联网,模型不会回传任何数据。要注意的是「不出内网」必须落到整条链路:向量库、日志、监控告警、甚至…

微调一个行业大模型需要准备多少数据?

取决于微调方式,差三个数量级。调语气和输出格式的轻量微调(LoRA 类),几百到几千条高质量样本就够;要让模型稳定掌握一整套行业表达,通常要上万条;继续预训练注入领域知识则按亿级 token …

跑大模型的 GPU 是买还是租划算?

多数企业该租不该买。自购只在两种情况下明显划算:数据受合规约束不能出内网,或者负载高且常年稳定、显卡利用率能长期跑在高位。反过来,需求还在变、用量有明显波峰波谷、或者只是想先验证场景,租用几乎…

企业第一个 AI 项目应该怎么分阶段推进?

分四步:选一个边界清晰的小场景、建评测集、做最小可用版本、再谈推广。第一个项目的目标不是做出多强的系统,而是让组织学会怎么判断好坏——没有评测集就没有判断依据,后面所有争论都会变成「感觉不太行…

企业做 RAG,向量数据库该怎么选?

按数据规模和现有技术栈选,别一上来就挑最「专业」的那个。百万级向量以内、团队本来就在用 PostgreSQL 的,pgvector 通常最优 —— 不新增一套要单独运维的系统。千万级以上、需要…

企业该用开源大模型还是闭源 API?

不必全公司统一选一个,按数据敏感度和任务难度分开决定。数据不能出内网、调用量大且稳定的,用可私有部署的开源家族(Llama 4 / Qwen 3.x / DeepSeek V4 / GLM-5…

扫描件、复杂表格这类文档,知识库能处理吗?

能处理,但必须按文档类型分开做,不能指望全丢进去就有效果。扫描件要先过 OCR,版式复杂的还要做版面分析才能还原正确的阅读顺序;合并单元格、多级表头的表格如果按普通文本切分,几乎必错,要单独抽…

做 AI Agent 要不要用 LangChain 这类框架?

多数企业场景不需要。一个支持工具调用的模型 SDK 加几百行自己写的胶水代码,就能覆盖绝大部分「读输入 → 调工具 → 出结果」的需求,出错时调用栈是你自己的,好查。重框架的价值在多团队复用抽…

多模态大模型在企业里到底能干什么?

现阶段最落地的是「把图像里的信息变成结构化文本」:票据抽取、扫描文档版面还原、仪表与铭牌读数、门店陈列检查、图纸理解。共同点是有确定答案、能人工抽检、错了代价可控。反过来,需要精确测量、安全判…

企业 AI 项目为什么很容易做失败?

多数 AI 项目不是败在模型不够强,而是败在动手之前:需求没被定义成可验收的问题、数据根本没准备好、以及拿 AI 去绕开本该修的流程。典型表现是 demo 惊艳、上线后没人用。有效的预防办法是…

企业用大模型,国内合规上要注意什么?

先分清你是内部使用还是向境内公众提供服务,这决定了合规负担的量级。《生成式人工智能服务管理暂行办法》主要约束向境内公众提供生成式 AI 服务的一方,企业研发应用但不向公众提供服务的不适用;而《…

大模型的 token 成本怎么估算?

估算公式是:单次成本 =(输入 token × 输入单价)+(输出 token × 输出单价),再乘日调用次数。关键在三点:输入输出分开计价且输出通常更贵;RAG 片段和多轮对话历史会让输入 …

上了 AI 客服,到底能省多少人力?

诚实的回答是:没有通用的节省比例,取决于你的问题重复率和知识库质量。高重复的标准咨询(查订单、退换货规则、营业时间)能被大幅分流;需要判断、授权、安抚情绪或跨系统操作的会话替代不了。而且省下的…

做 AI 项目之前,数据要准备成什么样?

最低要求是三件事:找得到、读得出、说得清归属。找得到指文档有统一存放位置和检索入口;读得出指不是扫描图片或加密文件,能稳定提取成文本;说得清归属指每份文档有版本、生效日期和可见范围。这三条做不…