AI 定制开发

仅在企业内部使用（如内部知识库、客服辅助）与「向境内公众提供生成服务」适用的监管要求不同，多数内部场景不涉及面向公众的备案义务，但个案存在解释空间，我们不作为绝对结论。若系统将面向公众开放，我们会在方案阶段协助客户完成上线前合规评估，备案主体为客户。

我们把幻觉当工程问题管理，而不是口头承诺：答案强制附引用出处、可回查原文；上线前用黄金测试集测忠实度；知识库范围外的问题收敛口径或转人工。目标是将错误降到业务可接受、且错误可被发现的水平——宣称「完全没有幻觉」的服务商反而要警惕。

简单记：提示工程改「行为」，RAG 补「知识」，微调改「风格与语感」。企业知识问答、制度查询这类场景，RAG 几乎总是第一步——知识可随时更新、答案可溯源、成本远低于微调；微调适合固定格式输出与领域语感调优，通常在 RAG 之后按需叠加。方案设计阶段我们会给出组合建议。

不需要。DeepSeek、Qwen（通义千问）、GLM（智谱）、Kimi 等国产模型在企业场景已是主流选择，部分开源模型支持私有化部署。我们把模型层做成可替换架构，按场景效果与成本选型，不被单一厂商绑定。

三道防线：权限层——RBAC 对齐组织架构，敏感内容按部门隔离；部署层——高敏感场景可选私有化部署，数据与模型都在您内网运行，不经过任何第三方；应用层——提示注入防护与输出内容过滤。

取决于场景数量、数据基础与集成深度。我们建议从五步法的 POC 开始：小成本在真实数据上验证效果与成本，测算清楚再决定全量投入。把现状与目标告诉我们，可免费获取初步方案与报价。

运营迭代是五步法的第五步，不是可选项：效果监控、知识库运营（未命中问题按周迭代）、模型与成本复盘都写入交付。也可签订年度运营合同，明确响应口径与服务边界。

四个问题当场筛掉大多数：一要真实数据上的 POC 验证，不接受「PPT 交付」；二要评估基线，效果好坏有客观标尺；三要真实生产案例，最好对方自己产品里就在用；四要警惕「完全没有幻觉」「备案一定过」式承诺——概率模型的能力边界是行业共识，敢把边界讲清楚的团队反而更可信。