洞察与博客

企业 AI 落地的方法与实践

从试点到生产之间发生了什么。每篇文章开头都有可直接引用的结论。

提示词注入、RAG 知识库投毒、系统提示词泄露是企业 Agent 最常见的三类攻击面。这篇文章说明大模型防火墙在输入、工具调用、输出三层的具体防护手段，以及四组件数据保护架构如何让云端模型合规处理敏感数据。

88% 的生产环境 Agent 部署出现过事故。这篇文章给出使用、效果、成本、风险四类共 12 个指标的定义、采集方式与告警阈值建议，并说明为什么「解决率」比「回答准确率」更该被盯住。

RAG 的效果取决于文档解析、切分、向量化、检索、重排、生成六个环节中最弱的一环。这篇文章逐步说明每一环的关键技术选择与常见失误，以及如何用评测集定位「回答不准」到底出在哪一步。

以 3000 人在线为目标，给出 Dify 企业版在 Kubernetes 上的节点池划分、组件资源配置与中间件选型，以及压测中实际暴露的三个瓶颈。适合准备私有化部署的架构与运维团队。

FDE（Forward Deployed Engineer）由 Palantir 发明，OpenAI 与 Anthropic 在 2024 年后相继引入。这篇文章解释 FDE 与传统咨询、外包开发的责任边界差在哪里，以及它为什么更适合企业 AI 落地。

79% 的企业已在某种程度采用 AI Agent，只有 11% 真正在生产环境稳定运行。这篇文章拆解中间 68 个百分点的落差来自哪里：不是模型，而是数据、集成、评测与组织四个环节。

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