读完你会了解
- 用真实工作流验证，不把演示当作上线
- 业务、产品和工程在同一交付链路协作
- 交付代码、评测、文档和可维护运行方案
我们解决哪些AI落地问题
- 已有大模型或Agent原型，但无法接入生产数据和现有系统。
- 知识库回答不稳定，缺少权限隔离、引用证据和质量评测。
- 跨部门需求反复变化，没有人对范围、接口和上线结果统一负责。
- AI功能上线后使用率低，不清楚应该改模型、数据还是工作流程。
- 需要私有化部署、日志审计、人工复核或行业合规控制。
服务范围
| 服务模块 | 主要工作 | 交付结果 |
|---|---|---|
| 场景诊断 | 访谈、流程与数据梳理、价值评估 | 优先级、边界和验证计划 |
| PoC验证 | 真实样本原型、模型与检索评测 | 可复现结果和继续/停止依据 |
| 生产开发 | Agent、RAG、前后端与系统接口 | 可测试、可部署的业务系统 |
| 上线验收 | 灰度、监控、人工回退和培训 | 验收报告、运行手册与指标 |
| 持续迭代 | 失败样本、成本和采用分析 | 版本计划和可复用能力沉淀 |
从诊断到上线的六步流程
- 01
业务发现
确认用户、任务、数据、错误成本和目标指标。
- 02
技术勘察
核对接口、权限、部署、安全和运维条件。
- 03
小闭环验证
用真实样本验证最不确定的模型与流程假设。
- 04
生产开发
完成系统、集成、评测、监控和人工回退。
- 05
灰度采用
从有限用户开始，观察质量与实际工作流影响。
- 06
验收交接
交付代码、文档、评测、培训和后续迭代清单。
企业最终拿到什么
每个项目按范围交付源代码或约定部署物、系统架构、接口说明、数据与权限清单、评测样本与结果、部署运维手册、用户培训材料和版本复盘。涉及第三方模型和云服务时，会明确账号、成本和数据边界。
验收不使用无法核实的“智能化提升”口号。双方在项目开始时约定可观察指标，例如任务完成率、人工修正类型、响应时间、知识引用覆盖、流程耗时或实际用户采用。
适合合作的企业与启动方式
适合已经识别出业务问题，能够安排业务Owner，并愿意提供受控数据和一线用户参与验证的企业。尚未确定具体场景时，可以先从短周期诊断开始，不必直接签订大范围开发。
首次沟通建议准备当前流程、目标用户、已有系统、可用数据、时间要求和最担心的失败风险。点煜科技会先判断场景是否适合AI，再给出验证范围、周期、依赖和报价建议。
参考资料
本文优先使用企业官方岗位说明与公开工程实践核对岗位定义。链接内容可能随招聘与产品变化而更新。