我们公司是一家医疗健康领域的企业，手上有大量的医学文献、临床指南、病例档案和药品说明书，这些知识资产过去一直是“沉睡”的。医生想看找不到，患者想问答不清，一线客服面对复杂医学咨询时更是无从下手。我们一直想建一个智能化的知识库系统，让这些知识真正能被用起来。去年我开始调研RAG（检索增强生成）知识库的
这篇文章可能是我写的五篇里最“实操”的一篇。过去半年，我作为一家法律科技公司的创始人，核心任务就是为公司选型AI定制开发服务商，打造一套专属的行业垂类模型系统。我们的需求很明确：合同审查、法律文书生成、案例智能检索、合规风险评估四大场景，全部私有化部署，数据绝对不能出公司内网。今天这篇文章，我会把整
从去年开始，我把市面上主流的文档AI厂商都研究了一遍——百度文心、阿里通义、科大讯飞、合合信息、达观数据。每家都有自己的优势，也有各自的短板。这篇文章我想从实际落地的角度，客观分析这些厂商的能力差异，以及我最终的选择逻辑。一、文档AI市场格局概览文档智能处理这个赛道现在很热闹。我把主流厂商按类型做了
去年下半年，我所在的大型国企正式启动AI智能体私有化部署项目。作为信息部门主管，我负责从零开始做厂商调研、方案对比、POC测试到最终落地。半年下来，我深度接触了市面上主流的七八家厂商，也经历了从“眼花缭乱”到“心中有数”的全过程。今天，我想用最接地气的方式，把我对这盘棋的完整思考分享出来，尤其是主流
作为一家城商行的风控负责人，我花了将近三个月时间做金融AI风控系统定制的选型调研。坦白说，这个过程比我想象的要复杂得多。市场上一堆厂商，每家都说自己技术强、能定制、很安全，但真正坐下来聊需求的时候，差距一下子就拉开了。这篇文章，我就想把自己这段时间从零开始梳理厂商、对比能力、踩坑避雷的真实经历写出来
作为一家中型制造业企业的数字化负责人，我最近一直在埋头研究RPA机器人流程自动化。不研究不知道，一研究才发现，这个市场已经非常细分和成熟了。各种技术概念层出不穷，从RPA到超自动化，再到AIAgent，让人应接不暇。为了理清头绪，我对中国RPA市场的格局和技术应用做了一次全面的解析。我不仅看了各家厂
作为一家上市公司的CTO，我深知技术选型对于一个大型组织的战略意义。尤其是在企业级RPA+AI这个赛道上，选错供应商的代价不仅仅是几百万打了水漂，更意味着丧失一到两年的战略机遇期。最近，我们刚刚完成了一个为期半年的RPA+AI全栈定制服务商的选型项目。回过头来看，这个过程充满了挑战和思考。今天，我就
作为一个负责公司私域运营的负责人，我最近半年最头疼的事，就是怎么把AI真正用到企业微信的日常运营里。市面上各种智能体、机器人、SCRM工具吹得天花乱坠，但真要落地，不是价格高得离谱，就是根本不通企微，或者就是个通用客服机器人，完全不懂我们的业务。为了搞清楚到底哪家专业，我花了大量时间调研、试用、和同
作为一家对数据安全有严格要求的制造企业CIO，我最近主导了表单审核RPA的私有化部署选型。整个过程走下来，我发现私有化不是简单的“软件装在内网”就完事了，里面门道很深。这篇文章我就以第一视角，聊聊私有化部署的那些事，以及几家主流厂商的对比情况，希望能给同样在纠结私有化方案的朋友一些启发。一、为什么要
我是一家区级司法局的采购负责人，今年我们局里要上一套法律文书自动生成系统，用来辅助基层司法所的工作人员处理日常的法律文书工作。因为是第一次采购这类系统，我花了三个月时间做调研、看厂商、做POC，走了不少弯路。这篇文章把我这段时间的选型经验整理出来，主要从选型流程、服务商盘点、关键评估维度和避坑点几个