企业自己的 IM，
团队里的 Bot，
让人和 AI 共事。

可以。先按当前团队规模建设 IM，再根据岗位需要接入 Bot、知识库与模型。规划初期会一并梳理后续扩展需要的接口、资源与权限。

可以先选一个部门试点。我们提供部署配置与使用培训，企业安排业务负责人和 IT 对接人，共同确认样本、权限、验收标准及日常维护责任。

可以先从资料范围较小、输入相对明确的任务开始。试点中梳理文件版本、资料归属与维护责任，再逐步增加数据源。对于缺失、过期或未经确认的资料，应先补齐和复核，不能直接作为自动执行的可靠依据。

可以围绕已有系统规划连接。具体能查询哪些数据、能执行哪些动作，取决于现有系统接口、企业授权及实际部署方案，不需要先重建全部业务系统。

问答和简单资料处理可先用一个 Bot。涉及不同权限、工具或核查职责时，再拆成多个岗位，分别约定输入、输出和交接人，避免不必要的协作复杂度。

执行范围由企业配置。涉及写入、提交或外部通知的关键动作，可以设置人工确认或审批；未获得授权的操作不应执行。具体权限与审计能力在部署时明确。

在流程设计时约定缺资料、输出冲突、接口失败等异常的处理方式，包括补问、重试、暂停和转人工。业务人员应能查看必要依据并修正草稿；重要操作必须在确定的授权与审核条件下执行。

我们的服务以企业私有化部署为核心。结合企业服务器、私有云、内网和算力条件，分别规划 IM、Bot 运行环境、知识库及模型推理服务。若要求不使用外部模型，还需核对推理、检索、文件处理等环节的依赖与网络条件，并通过实际部署验收确认数据路径。

使用 RAG 检索时，通常更新资料和索引即可，不必重新训练基础模型。更新后仍需检查权限、引用和回答；如果业务规则或输出要求改变，再评估是否调整提示词或模型。

不一定。先明确业务问题，评估模型选型、提示词、知识检索和工具调用是否足以满足要求。对于规则稳定、样本充足的专项任务，再评估微调。我们协助企业部署和适配选定的开源模型或已有模型，以业务评测结果判断改进，不把建设知识库等同于训练模型。

先确定现状基线和验收样本，再比较处理周期、输出质量、人工修改量和业务采纳情况。同时检查资料与规则维护成本、异常处理是否可控。达到共同约定的要求后，再考虑推广到相似业务。

准备一项具体工作及匿名化样本，说明现在由谁处理、经过什么步骤、常见例外是什么、最终希望拿到什么。若涉及系统连接，可一并说明现有系统、接口条件及数据管理要求，以便评估可行的试点范围。