AI平台建设思维导图
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内容详情
1. 实现需要做的步骤及内容
1.1 明确需求与可行性研究
- 需求梳理
- 深度访谈研发部门
- 列出AI功能清单与应用场景
- 可行性研究
- 通用大模型API评估与对比
- 内部数据源评估（EXCEL、报告等）
- 信息安全和保密等级评估
1.2 数据管理与知识库搭建
- 数据收集与清洗
- 收集各类文档及数据
- 分类标记历史与实时数据
- 建立数据清洗策略
- 知识库建立
- 企业级数据库构建混合式知识管理平台
- 构建知识图谱或语义索引机制
- 权限与安全
- 设置访问级别与信息安全系统
1.3 AI模型选型与开发
- 大模型选型与训练/微调
- 评估通用与私有化部署方式
- “Embedding + 向量数据库 + RAG”方案
- 思维导图自动生成模块
- 将文本输出转换为可视化结构
- 用户交互与编辑功能
- 功能开发与测试
- 需求实现：搜索与问答、流程支持等
- 迭代测试与修正反馈
1.4 上线与推广
- 部署与运维
- 搭建内部访问平台与容灾备份
- 培训与推广
- 组织多形式培训与开发者支持团队
- 评估与优化
- 定期用户满意度与使用频率评估
2. 从现状到实现要求的时间及计划
前期准备（3~6个月）
- 各部门需求收集与可行性评估
- 数据源梳理与权限制定
数据管理与知识库搭建（3~6个月）
- 数据清洗与知识库初步搭建
模型开发与内部测试（3~6个月）
- API对接与模块开发
试运行与培训（3~6个月）
- 部分部门先行试运行，收集反馈
正式上线与持续迭代（长期）
3. 需要的资源
人员
- 项目经理、数据工程师、后端开发等
物力/软硬件
- 服务器、云资源、企业级数据库、可视化工具
财务预算
- 第一年的整体投入约420~900万RMB