企业引入 AI 应用前，先检查这五项基础条件

企业开始 AI 项目时，通常会先讨论模型和功能。实际落地中，决定项目是否可用的往往是知识、权限、评估和运营方式。

1. 知识是否可以整理

如果制度、产品资料和操作手册长期分散在个人电脑或聊天记录中，模型无法持续获得可靠内容。项目开始前需要明确资料来源、版本和维护人员。

“建设企业智能助手”不是可验收的目标。更合适的场景是“根据现行维修手册回答设备故障问题，并给出引用来源”。

AI 应用不应绕过原有的数据权限。不同部门、岗位和项目组能够检索哪些内容，需要与现有账号和权限体系保持一致。

上线前应准备真实问题集，分别检查回答准确性、引用完整性、拒答行为和处理时间。评估结果需要保留，便于版本之间比较。

知识更新、问题反馈、提示词调整和模型版本变化都需要持续处理。明确业务负责人和技术负责人，比一次性完成演示更重要。