如今AI大模型炒的火热，大模型的应用也逐渐从2C端走向企业端2B的应用。在实际推进过程中，众多企业却遭遇了重重困境，北京乾策数智结合多年软件行业经验和大模型本地化应用经验，帮助企业解决大模型在商业化应用过程中的相关痛点。团队应用Dify商业化实施，可以帮助企业进行dify社区版和商业版选型，核算大模型应用成本。

场景挖掘之困：实用 AI 场景难寻

许多企业在应用 AI 技术时，常常陷入简单问答的局限之中。AI 仿佛只是一个能回答基础问题的“智能客服”，无法深入到企业的核心业务场景。这背后的关键原因在于，企业缺乏对行业 Know - How 的深度理解。企业内部从上到下，对 AI 的认知还停留在表面，难以精准挖掘出那些真正能够为企业带来价值、提升效率的实用 AI 场景。例如，在制造业中，AI 本可以在生产流程优化、质量检测等环节发挥巨大作用，但由于缺乏对行业痛点的精准把握，这些潜在的应用场景往往被忽视。

数据治理之殇：“Garbage In, Garbage Out”的恶性循环

企业数字化转型并非一蹴而就，许多企业尚处于转型的过渡阶段，数据治理体系尚未完全建立。数据作为 AI 的“燃料”，如果质量不过关，就如同给汽车加了劣质汽油，再强大的引擎也无法正常运转。企业内部数据分散、标准不统一、更新不及时等问题普遍存在，导致 AI 模型训练时输入的是“垃圾数据”，输出的结果自然也是毫无价值的“垃圾”。这种“Garbage In, Garbage Out”的困局，严重制约了企业 AI 应用的效果和发展。

模型结果之惑：通用大模型失真难题

通用大模型虽然具有广泛的知识覆盖，但在企业实际应用中却常常出现结果失真的情况。这是因为企业缺乏专门的知识库来整理内部文档，大量的企业制度、业务流程、技术文档等散落在各个岗位员工的硬盘中，没有形成系统化的知识体系。企业在使用 RAG（检索增强生成）技术处理这些数据时，由于理解不足，无法充分发挥其优势，导致模型效率低下，无法准确理解和回应企业的特定需求。如，在金融行业，客户咨询的问题往往涉及到复杂的金融产品和政策法规，通用大模型由于缺乏针对性训练，给出的答案可能存在偏差，给企业带来潜在风险。

规划投入之失：成本模糊与盲目投入

在 AI 应用方面，许多企业缺乏整体规划，盲目跟风进行大模型的本地化部署或者一体机硬件的投入。没有清晰的投入预算和明确的实施路径，导致企业在 AI 建设过程中资金浪费严重，资源分配不合理。一些企业为了追求所谓的“先进技术”，不惜投入大量资金购买高性能硬件设备，但由于缺乏专业的技术团队和有效的管理机制，这些设备往往无法充分发挥其性能，造成资源的闲置和浪费。

为了确保每个AI应用项目都能高质量落地，乾策数智采用了一套标准化的服务流程，涵盖了从项目启动到后期运维的全过程。

1. 需求分析：深入了解企业客户需求是项目成功的第一步。熟悉Dify 的专业团队会与企业进行充分的沟通和交流，详细了解企业的业务模式、发展目标、现有技术架构以及面临的痛点问题。通过全面的调研和分析，制定出个性化的解决方案，确保 AI 部署能够精准地满足企业的实际需求。

2. 方案设计：基于需求分析的结果，乾策数智会为企业设计安全与权限管理体系，并构建技术架构和实施方案。在方案设计过程中，充分考虑企业的业务特点、数据安全要求以及未来的发展需求，确保方案具有前瞻性、可扩展性和稳定性。公司还会对方案的可行性进行评估和优化，为后续的模型开发和部署奠定坚实的基础。

3. 模型开发：根据设计方案，Dify实施团队会进行大模型的部署、调优和定制化开发。利用先进的大模型技术，结合企业的特定需求，对模型进行训练和优化，使其能够更好地适应企业的业务场景。在模型开发过程中，严格遵循质量控制标准，确保模型的准确性和可靠性。同时，还会不断进行测试和验证，及时发现和解决问题，提高模型的性能和效果。

4. 部署运维：在大模型开发完成后，乾策数智会负责将 Dify商业版、n8n、Maxkb 等系统部署上线，并提供持续的运维和技术支持。部署过程中，确保系统的稳定性和兼容性，保障企业业务的正常运行。运维阶段，建立完善的监控机制，实时监测系统的运行状态，及时发现和处理潜在的问题。同时，还为企业提供 7×24 小时的技术支持服务，确保企业在使用过程中遇到任何问题都能得到及时解决。