PIPELINE引入AI知识库的方法是：首先确定瓶颈，然后小范围界定，之后才实施。实施本身需要6至10周；项目延误几乎从不是因为技术，而是因为缺少内容、访问权限和决策。
01 — 入门
从何开始
明确瓶颈
不是最有趣的，而是最耗时的。记录一周内重复的工作，比任何研讨会都能提供更现实的清单。
小范围界定
一个流程，一个可衡量的目标。可行的就扩展 — 不可行的成本低。
梳理初始情况
有哪些内容、数据和访问权限。对AI知识库而言，这是最大程度影响工作量和周期的因素。
确定负责人
负责引入和之后的运营。没有这一明确分工，任何系统都会过时。
然后才索取报价
范围明确后，报价才具有可比性。没有范围，您们得到的只是毫无关联的数字。
02 — 流程
详细步骤
确定来源
哪些存储要纳入，哪些保持在外。通常少即是多。
明确权限
沿用您系统中的权限概念，而不是重新发明。
索引和测试
我们用实际业务中的真实问题进行测试，并衡量是否找到了正确的文档。
上线
从一个部门开始，之后扩展。评估结果会显示哪里缺少文档。
03 — 配合
我们需要您提供的内容
- 一位有决策权的联系人 — 而不仅仅是转达信息的人。
- 相关系统的访问权限,需要及时提供，而不是在上线当天才给。
- 来自日常业务的真实案例 — 越不规范，对测试就越有价值。
- 2至4小时用于沟通协调，分散在整个项目周期内。
- 对“什么是成功”这个问题的明确答案。没有这个答案，后期就无法评估效果。
04 — 瓶颈
通常卡在哪里
- 内容和交付物。最常见的延误原因。文本、图片、价目表、访问权 — 缺什么就阻塞什么。
- 决策。如果不清楚谁批准，项目就会等待。指定一位有决策权的联系人能明显缩短周期。
- 第三方系统的访问权。获取商品管理、电话系统或CRM的访问权，通常比对接本身耗时更长。
- 无休止的协调轮次。两轮修改是正常的，五轮是目标一开始就不明确的信号。
05 — 问题
常见问题
我们的文档很混乱。这样也可以吗？
在一定程度上可以——系统能够处理不同的格式和结构。但它无法解决矛盾信息。如果同时存在三个版本的价目表，必须事先明确哪个有效。
我们可以分步扩展到其他部门吗？
可以，这是常规做法。从一个部门开始，从其问题和结果中学习，然后再接入下一个——而不是一次性全部开放。
什么是 RAG?
这个缩写代表检索增强生成（retrieval-augmented generation)。系统不是让语言模型凭记忆回答，而是先在您的文档中搜索，只将找到的内容用于回答。这就是答案附带来源的原因。
必须在云端运行吗？
不必。对于敏感领域，我们部署完全在您自有硬件上运行的模型。这会增加配置成本并略微影响回答质量，但任何文档都不会离开您的企业。
那所有人都能看到一切内容吗？
不会。系统会沿用您现有系统的权限设置。今天无权打开某个文件夹的人，也不会从中获得答案。
我们如何识别过时的答案？
通过日期信息和标记为已过时的文档标识。此外，分析会显示哪些来源经常被引用——然后优先维护这些内容。
文档量大的情况下配置需要多长时间？
这取决于文档状态而非数量：结构良好、重复较少的文档库几周内即可投入使用，而长期积累、存在大量旧版本的文档库需要先进行清理。
下一步
我们会了解您的初始情况。
告诉我们目前什么最耗费时间。由此我们会给出一份包含工作量和收益的评估——之后才会提供报价。