企业 AI 知识库方案
文档、制度、FAQ、SOP 已经存在,但一线团队查找和复用效率低。
- 文档分散、知识难检索
- 新员工学习周期长
先选 1-2 个高频知识域做 RAG 问答,验证准确率、可追溯和运营维护成本。
Scenario Center
先判断哪个业务场景最值得做,再连接方案、产品、交付人才和部署路径。TokenStar 用统一框架把知识库、客服、营销、销售、Agent、私有化和成本优化拆成可验证的 PoC。
从“能不能做”切换到“先做什么最划算”。
不同企业不缺 AI 想法,缺的是场景排序、PoC 边界和可验收指标。这个页面负责把方向收敛成第一批可交付项目。
Priority
AI 场景不是越多越好。上线水准的项目需要先满足高频、数据、风险、指标四个基本条件。
每天都发生、规则相对稳定、人工成本高的动作优先。
文档、工单、CRM、商品或日志数据有来源、有权限、有更新责任。
先从辅助决策、人工确认、低风险流程开始,逐步扩大自动化边界。
上线前定义响应、准确、成本、转化或节省时间等可验收指标。
Tracks
每张卡片都连接到现有方案、PoC 服务包和推荐厂商,避免场景页停留在概念介绍。
文档、制度、FAQ、SOP 已经存在,但一线团队查找和复用效率低。
先选 1-2 个高频知识域做 RAG 问答,验证准确率、可追溯和运营维护成本。
客服咨询量高、工单分流慢、知识更新依赖人工培训。
从售前咨询、售后 FAQ 或内部支持入口切入,先做低风险自动应答与人工协同。
商品、活动、短视频、投放素材迭代快,内容团队产能不足。
把内容模板、审核规则和 A/B 测试指标固定下来,先提升生产节奏再追求自动化。
线索分层、跟进提醒、客户画像和销售话术依赖个人经验。
先围绕销售 SOP 和 CRM 跟进记录做助手,避免一开始就改造完整销售系统。
跨系统录入、审批、查询、汇总动作多,业务人员在不同工具之间反复切换。
选择一个有明确输入输出的流程,先接 2-3 个工具,明确失败兜底和权限边界。
核心数据不能直接上云,或者需要本地节点、公有云 API 与审计能力并存。
先做数据分级、网络边界和三种部署路线对比,再决定云端 PoC 或本地节点。
模型 API、Token、GPU、缓存和多云采购成本不透明,难以判断长期 ROI。
建立调用量、单次任务价值和三年 TCO 模型,再做模型路由和缓存策略。
Routing
不同访客进入场景中心时成熟度不一样,页面需要给出清晰的下一跳。
从业务访谈和数据盘点开始,先判断什么场景值得做。
进入 AI 诊断查看完整方案、PoC 包、实施步骤和推荐产品组合。
查看解决方案进入 Token 超市,对比服务包、云厂商和部署方式。
进入 Token 超市评估云端、本地节点、混合云与长期运维责任。
查看部署路径Process
把场景筛选、产品选型和实施边界放进同一套流程,方便企业内部决策。
按部门、流程、数据来源和客户触点盘点所有 AI 机会。
用价值、数据、风险、周期四个维度筛出第一批 PoC。
明确输入输出、验收指标、系统边界和人工兜底机制。
绑定云产品、服务包、工程师和上线后的运营责任。
页面中的场景、产品和价格为平台示例与服务包展示,实际 PoC 范围、云资源费用、模型调用费用、数据安全边界和上线排期,需要结合企业资料、系统环境和顾问确认结果后确定。