AI 客製化開發

僅在企業內部使用（如內部知識庫、客服輔助）與「向境內公眾提供生成服務」適用的監管要求不同，多數內部場景不涉及面向公眾的備案義務，但個案存在解釋空間，我們不作為絕對結論。若系統將面向公眾開放，我們會在方案階段協助客戶完成上線前合規評估，備案主體為客戶。

我們把幻覺當工程問題管理，而不是口頭承諾：答案強制附引用出處、可回查原文；上線前用黃金測試集測忠實度；知識庫範圍外的問題收斂口徑或轉真人客服。目標是將錯誤降到業務可接受、且錯誤可被發現的水準——宣稱「完全沒有幻覺」的服務商反而要警惕。

簡單記：提示工程改「行為」，RAG 補「知識」，微調改「風格與語感」。企業知識問答、制度查詢這類場景，RAG 幾乎總是第一步——知識可隨時更新、答案可溯源、成本遠低於微調；微調適合固定格式輸出與領域語感調校，通常在 RAG 之後按需疊加。方案設計階段我們會給出組合建議。

不需要。DeepSeek、Qwen（通義千問）、GLM（智譜）、Kimi 等國產模型在企業場景已是主流選擇，部分開源模型支援私有化部署。我們把模型層做成可替換架構，按場景效果與成本選型，不被單一廠商綁定。

三道防線：權限層——RBAC 對齊組織架構，敏感內容按部門隔離；部署層——高敏感場景可選私有化部署，資料與模型都在您內網運行，不經過任何第三方；應用層——提示注入防護與輸出內容過濾。

取決於場景數量、資料基礎與整合深度。我們建議從五步法的 POC 開始：小成本在真實資料上驗證效果與成本，測算清楚再決定全量投入。把現況與目標告訴我們，可免費取得初步方案與報價。

營運迭代是五步法的第五步，不是可選項：效果監控、知識庫營運（未命中問題按週迭代）、模型與成本覆盤都寫入交付。也可簽訂年度營運合約，明確回應口徑與服務邊界。

四個問題當場篩掉大多數：一要真實資料上的 POC 驗證，不接受「PPT 交付」；二要評估基線，效果好壞有客觀標尺；三要真實生產案例，最好對方自己產品裡就在用；四要警惕「完全沒有幻覺」「備案一定過」式承諾——機率模型的能力邊界是行業共識，敢把邊界講清楚的團隊反而更可信。