工业产品 AI 智能客服与推荐
结合企业产品资料构建 RAG 知识库，以连续追问收集应用参数，再连接验证与推荐流程。
AI implementation
围绕真实业务场景，构建能够投入使用的企业 AI 应用
亦知萌提供 LLM 大模型、RAG 企业知识库、Agent 智能体和业务自动化的设计、搭建与调优服务，将企业数据、专业知识和业务动作连接起来。
Maturity path
从自然语言交互，逐步走向业务自动化
不同企业不必从同一层级开始；合适的起点取决于业务价值、知识基础、系统条件和可验证的使用目标。
- 01
Chatbot
改善自然语言交互，让用户能以完整问题开始沟通。
- 02
Assistant
围绕岗位和专业知识，构建可以协助判断与处理任务的助手。
- 03
Automation
连接规则、系统与动作，让重复步骤进入受控工作流。
- 04
AI Native
以 AI 能力重新组织信息、决策与业务体验。
Application architecture
LLM、RAG 与 Agent 各自解决不同问题
从业务目标出发组织模型、知识和工作流，避免只交付一个无法进入实际流程的对话界面。
- 01
LLM
负责理解、生成与推理；根据任务性质选择模型能力，而不是把模型名称当作交付成果。
- 02
RAG
把经过整理的企业知识、规范和资料带入回答与判断，并保留可核验的知识依据。
- 03
Agent
把多步骤推理、规则、工具调用和人工复核串成可观察、可维护的业务工作流。
Service capabilities
从知识到分析，再到业务动作
面向数字化、数据、客服、内容运营、产品与业务团队的八项实施能力，可按具体场景组合。
- 企业知识库与 RAG 架构
- AI Agent 与多步骤工作流
- 提示词设计、测试与调优
- 智能客服与产品推荐
- 内容审核、生成与改写
- 智能分析、问询与报告
- 预测建模与客户分群
- RPA 与现有系统连接
Implementation method
七步实施方法：先定义业务目标，再选择模型和技术路径
模型能力只是起点；知识质量、业务规则、异常处理、系统连接和组织使用共同决定应用是否真正可用。
- 01
场景与投入产出评估
- 02
数据、知识和系统盘点
- 03
原型与验证指标设计
- 04
模型、RAG 和 Agent 搭建
- 05
准确性与安全性测试
- 06
系统集成与人员培训
- 07
运营监测与持续调优
Application evidence
在内容审核和专业服务中验证工作流
两个代表项目展示 AI 如何把知识、规则、连续提问与业务动作连接起来；最终判断和后续沟通仍由业务团队掌握。
KOC 内容审核与改写 Agent
将品牌 Brief、内容规范和审核要点整理进可维护的流程，辅助批量审核、建议与改写，并保留人工复核与发布环节。