为什么需要 AI 底座中台
让好用的 AI，从个人走向团队
有人自己买账号，有人还不会用，好用的方法也只留在个人手里。我们帮你把工具、管理和共享方式安排好，让团队少一些重复摸索。
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同事容易上手
配好工具和访问方式，整理上手说明，让需要使用的同事能开始工作。
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公司方便管理
理清账号、成员权限和费用，明确谁能用什么、由谁负责管理。
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经验可以共享
把常用提示词、Skill 和 Agent 配置整理成团队可复用的资源。
典型场景
你的团队也有这些情况吗？
无论是准备开始，还是已经有人在用，都可以先把团队需要的基础安排好。
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01
想用，不知怎么选
工具和模型很多，不清楚哪些适合团队，也不知道企业账号怎么买。
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02
买了，却没用起来
已经买了工具，但账号、访问或上手问题，让不少同事仍然用不上。
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03
各用各的，不好管理
不同团队自行采购和使用，权限、费用和负责人缺少统一安排。
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04
方法留在个人手里
有同事用得很好，但提示词、配置和经验没有整理，其他人难以复用。
核心能力
中台统一管理的三个部分
- 模型接入统一管理
- 统一接入与管理不同模型，让业务应用按需调用；同时提供用量统计，可按团队、应用查看调用次数与费用。
- 企业知识库
- 连接企业文档与知识，让 AI 回答有业务依据。
- 权限与治理
- 结合企业权限要求，管理 AI 能力与知识的访问范围。
适合场景 公司准备使用 AI，或已有零散使用，希望让更多同事用起来并方便管理。
交付范围
从底层接入，
到可管理的平台能力
架构、知识、权限与运维一起设计，确保平台能被业务应用持续使用。
公司准备使用 AI，或已有零散使用，希望让更多同事用起来并方便管理。
01平台架构确定能力边界与接入方式
梳理业务应用、数据来源与现有基础设施，设计可扩展的 AI 服务层。
- 架构方案
- 模型网关
- 接口规范
02知识与数据让回答有企业依据
连接企业文档与业务数据，建立更新、检索、引用和权限继承机制。
- 数据连接
- 知识检索
- 来源引用
03治理与运维让平台安全、透明、可持续
配置访问控制、日志、评估与成本监控，为上线后的持续运营建立基础。
- 权限控制
- 使用审计
- 质量与成本监控
合作流程
先让一组同事用起来，再逐步推广
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01
了解现状
盘点已有工具、账号和团队遇到的问题。
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02
确定方案
选定工具、管理方式和首批使用人员。
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03
配置试用
搭好环境，和实际使用者一起检查。
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04
推广交接
整理配置与方法，帮助更多同事上手。
后续可选服务
团队用起来之后，还能继续做什么？
有了基础环境，可以继续改进具体工作，也可以处理更复杂的系统需求。
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业务自动化
把重复工作整理成可执行的 AI 流程。
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AI 辅助开发
帮助研发团队把 AI 用进日常开发。
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应用与平台定制
需要专属应用、模型网关或企业 AI 平台时，进一步开发。
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FDE 服务
由工程师深入团队，通过驻场或远程协作持续推进。
问与答
常见问题
是不是一开始就要建设完整中台？
不需要。通常从一个有明确价值的共性能力和一两个真实场景开始，再根据使用情况扩展。
能接入我们已经在用的模型和云服务吗？
可以。方案会结合现有技术栈、采购协议、部署环境与合规要求设计。
企业知识如何控制访问权限？
知识检索应继承企业原有的身份与权限规则，让用户只能获得其本来就有权访问的信息。
如何避免被单一模型绑定？
通过统一的模型接入层隔离业务应用与供应商接口，并用评估数据支持模型切换。
