企业如何部署自己的AI智能体（二）
在选择知识库的技术架构时，云端部署成为中小企业的首选，因其具有实时更新和低维护成本的优势
企业知识库的搭建：
- 明确知识库核心目标
- 业务赋能型：增加智能客服、24小时智能售后支持、员工培训、公司内部助手等场景
- 降本增效型：整合分散信息（如设备手册、工单数据），缩短问题解决周期。案例：某制造企业整合 20 个系统维修知识后，维修工单量降低 45%。
- 风险防控型：金融 / 医疗行业需关联法规与业务数据，通过知识图谱识别风险。案例：某金融机构关联 10 万份合同后，风险识别效率提升 6 倍。 2.数据层构建：从孤岛到结构化知识
- 打破数据孤岛（采集与合规）
- 结构化数据：RPA 机器人抓取 ERP 工单、SPC 监控等数据；
- 非结构化数据： 支持 PDF/Word/ TEXT/手写笔记等 10 + 格式上传；
- 合规红线：必须签订数据授权协议，避免图纸 / 病例等数据侵权风险。
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知识结构化处理
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多级分类体系：按等业务逻辑分类；
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智能预处理：
- 向量化：ChatWiki 自动将文本转为向量，支持语义检索；
- 脱敏：医疗行业病例隐私自动屏蔽；
- 动态关联：嵌入实时数据（如良品率 < 95% 时推送维修方案）。 3.技术选型：工具与架构避坑指南
- 部署模式决策
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本地部署：数据完全可控，缺点搭建和运维成本高（需要配备团队），百万级以上预算
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云端部署：实时更新、低维护成本，中小企业首选，腾码AI智能体搭建采用的就是云端部署，实现快速交付。
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混合部署：核心数据本地+非核心上云，技术复杂度偏高，维护成本昂贵，大型超大型企业优选。 2.智能体工具选型原则
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拒绝技术绑架：优先开箱即用功能，某生物公司采购复杂 NLP 包仅用 20% 功能；
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保障数据自由：选择支持多格式导出的工具，避免平台倒闭丢失数据；
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预留扩展接口：预留部分API接口，方便后期快速集成新功能。