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我们想把客服流程做成AI智能体，实际落地大概要多久？成本一般多少钱？
结论：先做场景试点，别一次性铺开。一个简单FAQ问答型智能体，用现成平台搭建，约2-4周可上线；涉及多轮对话、对接订单系统时，建议预留6-8周。成本按“工具订阅+开发人力+接口调用”估算，小范围试点每月几千元到数万元不等；本地部署会更高。注意：先梳理20-30个高频问题，明确转人工规则，并准备测试数据集，否则效果难保证。具体费用以实际方案为准。
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用AI智能体生成工具做的智能体，靠不靠谱？怎么判断能不能直接上线？
结论：工具生成的是初稿，必须经过完整验证才能上线。先检查生成内容是否有幻觉，对专业知识是否答非所问；接着用100条以上真实用户问题做回归测试，记录正确率、未识别率和转人工率。若正确率低于90%，建议增加知识库和人工调优。还要确认工具的权限管控和日志留存是否符合公司安全要求。上线后持续追踪用户反馈，每周迭代优化。不含绝对保障，实际效果以测试数据为准。
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AI本地部署和用API有什么区别？我们公司适合本地部署吗？大概需要什么配置？
结论：API适合快速验证和中小流量，本地部署适合数据敏感或长期高频使用场景。本地部署需考虑显卡、内存、存储和运维成本。以7B参数模型为例，推理需要约16GB显存，微调建议使用48GB以上显卡；若运行70B模型，建议至少4张A100或同等配置，还需配套散热和电力。如果数据必须留在内网、或月调用量超过10万次，本地部署更有优势；否则优先用API。具体配置以实际模型和并发量为准。
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企业部署大模型选开源还是商用？要考虑哪些维度？
结论：没有通用答案，先列需求再选型。核心维度包括：数据合规（能否传出内网）、推理成本、效果精度、二次开发能力、生态与支持。开源模型如Llama、Qwen等可本地化，数据安全好，但需要算法工程师调优；商用API效果稳定、接入快，但长期成本高，且数据可能受服务条款限制。建议先用少量业务数据做性能测试，对比同一批问题的输出质量和延迟。注意开源有许可证约束，商用前请法务审阅。
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我们业务数据越来越多，什么时候该建数据仓库？自建还是用云？
结论：当跨系统取数耗时超过半天、报表口径常冲突时，就该建仓库。建议先盘点现有数据源和核心指标。若数据量在TB级以下、团队小于5人，优先买云数仓（如按量付费），避免自建运维；若已有大数据平台且有专门团队，可考虑自建。建设步骤：先定主题域和指标口径，再做ETL规范，最后搭分层模型。注意数据仓库不是存原始数据的垃圾场，必须设计分层和元数据管理。规模以实际为准。
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做数据可视化大屏，领导最看重什么？怎么避免做出来没人看？
结论：大屏靠“决策价值”不靠酷炫。领导关注三个点：关键指标是否一眼可见、数据是否实时准确、异常能否及时预警。落地建议：1）先确认3-5个核心业务指标和预警阀值；2）设计时按“总分总”布局，重要指标放在左上或中央；3）数据刷新频率按业务定，实时大屏至少保证按时推送；4）不要堆砌图表，一张图表只表达一个结论。验收标准请用户代表试用，观察能否在10秒内找到问题。
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数据质量差，脏数据太多，怎么系统性地治理？从哪里开始？
结论：先治理核心业务实体，再做全量监控。第一步盘点用户、订单等关键数据，找出重复、缺失、格式不一致的具体比例；第二制定规则，如手机号11位数字、日期格式统一；第三用清洗工具或脚本处理存量数据，并建立增量校验机制。建议上线数据质量监控看板，设置“完整率、唯一率、及时率”三个指标，目标可设为关键字段完整率达95%以上。治理要落实到责任人，避免只清洗不管理。具体指标以业务需求为准。