AI 产品选型 FAQ

RPA 和 AI 数字员工都是"自动化"，但能力层次完全不同。RPA（机器人流程自动化）能力：模拟人类操作界面（点击/输入/复制/粘贴）优势：不需要改造现有系统，像操作员一样用界面局限：只能处理规则确定的任务，界面稍有变化就出错典型场景：报表导出、数据搬运、定时任务AI 数字员工能力：理解自然语言 + 分析判断 + 学习适应优势：能处理模糊/非结构化的任务局限：需要大模型/知识库支撑，有幻觉风险典……

很多企业想接入 AI 但不知道从哪开始——技术上的第一步不是选模型，而是准备数据。四项准备数据整理：把散落在 PDF/Word/Excel/网站/数据库中的知识文档结构化API 网关：统一管理 AI 模型调用（限流/计费/日志/多模型切换）前端组件：聊天气泡/搜索框/推荐卡片等 AI 交互 UI评估体系：定义"好"的标准（准确率/满意度/响应时间）并持续度量数据准备重点内部知识库、FAQ、产品手册……

AI 生成内容（AIGC）在营销、客服、写作等场景大量使用，但法律和合规风险不容忽视。版权风险AI 生成的文本/图片/代码的著作权归属目前法律尚未明确AI 可能"借鉴"训练数据中的受版权保护内容（如图片风格/代码片段）建议：AI 生成内容经人工审核和修改后使用，保留人类创作贡献虚假信息风险大模型"幻觉"可能生成不实信息（如虚构数据/错误引用）用于商业宣传时可能违反《广告法》建议：AI 生成内容必须……

AI 产品的价格跨度大，从简单的 API 对接到复杂的私有化平台差距可达 10 倍。价格带参考API 接入（2~5 万）：对接大模型 API + Prompt 优化 + 前端聊天界面RAG 知识库（5~15 万）：文档解析 + 向量化 + 检索引擎 + 管理后台AI Agent（10~25 万）：Agent 框架 + 工具链 + 多轮对话 + 业务集成私有化平台（20~50 万）：模型部署 + 训……

AI 产品的接入速度取决于方案复杂度——简单 API 调用几天就行，复杂 Agent 需要数周。典型周期API 直接调用（1~2 周）：对接大模型 API + 简单 Prompt 工程 + 前端展示RAG 知识库（3~5 周）：文档收集 → 解析 → 向量化 → 检索优化 → 效果调优AI Agent（5~8 周）：需求分析 → 工具链设计 → Agent 开发 → 多轮测试 → 上线私有化部署（……

2024 年 AI Agent（智能体）概念火热，但很多人分不清它和传统聊天机器人的区别。核心区别传统机器人：规则/意图匹配 → 返回预设回答（能力上限=配置的规则数）AI Agent：理解需求 → 自主规划步骤 → 调用工具执行 → 反思调整 → 返回结果Agent 关键能力工具调用：查数据库、调 API、读文档、写代码、发邮件多步推理：把复杂任务拆解为多个步骤，按序执行记忆：记住对话上下文和用……

RAG（检索增强生成）和微调（Fine-tuning）是企业用大模型的两条路线，不是替代关系而是互补。RAG 知识库原理：先从企业文档/知识库中检索相关内容，再让大模型基于检索结果生成回答优势：不改模型、知识实时更新、可溯源、成本低适合：客服问答、文档检索、内部知识库、FAQ 自动回答成本：向量数据库 + 检索服务，通常 1~5 万/年微调（Fine-tuning）原理：用企业私有数据训练模型，让……

AI 能力的部署方式直接影响成本、安全和性能三个关键指标。API 调用方案优势：零硬件投入、按量付费、自动升级、快速接入（1~3 天）劣势：数据经过第三方服务器、网络延迟、费用随调用量线性增长适合：初期验证、非敏感数据、调用量可控的场景私有化部署方案优势：数据不出域、响应速度快、固定成本不随调用量增长劣势：需要 GPU 服务器（A100/H100）、运维团队、版本升级自己做适合：政务/金融/医疗等……

2024~2025 年大模型爆发，企业最困惑的是"到底该用哪个"——答案是没有万能模型，看场景选型。选型维度场景匹配度：通用对话用 GPT-4/通义；代码生成用 DeepSeek/Codex；文档理解用 GLM/文心部署方式：API 调用（快速接入、按量付费）vs 私有化部署（数据安全、固定成本）成本：GPT-4 API 约 $30/百万 Token；国产模型通常便宜 50~80%合规要求：涉及敏……