01 · 本地优先部署
同一套能力可以跑在一台 Windows 电脑、客户云主机、托管实例或 POC 环境。数据放在哪里、哪些片段可以出边界,在部署前逐项确认,而不是等出事再解释。
- 轻量架构:Python 标准库 HTTP 服务 + SQLite,普通电脑即可启动
- 本地模式不依赖公网;需要云端模型时才发起最小必要请求
- 可按部门、角色、数据类别配置可见范围与路由策略
不是把模型接进聊天框,而是把「读资料、查知识、做判断、写回复、走确认」串成一条可运行的流程。每一层都可以按客户环境替换。
设计原则 先保证不添乱,再追求更快。数据有边界、外发有人管、结果可追溯,比一次演示回答得多漂亮更重要。
通用聊天工具擅长「给建议」,Kainovis 擅长「把这件事做完」。区别不在模型大小,而在它能不能碰到您的业务上下文,以及有没有人负责最后一下。
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| 维度 | 通用聊天工具 | Kainovis 工作台 |
|---|---|---|
| 工作方式 | 你问一句,它答一句 | 读文件、查知识、按规则生成草稿 |
| 数据位置 | 通常在服务商云端 | 本地 / 客户云 / 内网,可按数据分级路由 |
| 输出结果 | 一段文字,需要自己再整理 | 报价草稿、回复、清单、报告,可直接进入流程 |
| 系统对接 | 主要靠复制粘贴 | 文件、只读 API、数据库、邮件与工作台 |
| 责任边界 | 难以追溯用了什么资料 | 人工确认、操作日志、回答带引用来源 |
| 起步方式 | 按账号订阅,先学工具 | 先选一个场景做 2 周 POC,用结果决定 |
不需要一次全部启用。按场景选模块,能跑通再扩,避免为了「平台完整」而做一堆没人用的功能。
同一套能力可以跑在一台 Windows 电脑、客户云主机、托管实例或 POC 环境。数据放在哪里、哪些片段可以出边界,在部署前逐项确认,而不是等出事再解释。
把客户发来的「什么格式都有」变成结构化字段。文本层优先,扫描件走渲染 + OCR;表格保留行列关系,邮件保留上下文。
网页客服、邮件、桌面聊天辅助共用同一套知识与回复口径。渠道不同,但事实来源一致,避免每个人一套说法。
产品资料、价格表、SOP、历史报价和案例入库后可检索。回答尽量附带出处;报价按规则计算,不靠模型「猜一个数」。
AI 负责起草、比对和提醒,人负责最后一下。所有外发内容默认停在「待确认」,不做无人值守自动发送。
不绑定单一模型。本地 LM Studio、云端 API、私有模型都能接;客户自带 Key,按数据策略选择走哪条路径。
每一层都可以单独替换:换模型、换数据库、换渠道,不需要推翻整个方案。这也是它能在客户现有环境里落地的前提。
四种形态覆盖从个人验证到企业私有化的不同阶段。可以先 POC,再迁到客户云或内网,不需要重做场景。
跑在一台 Windows 电脑上,适合个人、小团队或离线环境快速验证。
部署在客户自己的云账号或内网服务器,多分支、远程访问更方便。
使用独立实例,按约定区域与权限运行,适合没有专职 IT 的团队。
用真实样例跑一个场景,2 周看四项指标,再决定是否正式部署。
不用「全部上云」或「全部本地」二选一。按数据类型定默认策略,再根据行业要求调整。以下是默认示例。
| 数据类型 | 默认策略 | 说明 |
|---|---|---|
| 客户资料 / PII | 本地 | 不进入云端请求;必要时只发送脱敏后的占位符 |
| 报价 / 运价 | 本地 | 只发送匹配所需的字段片段,完整价格表留在本地 |
| 合同 / 单证 | 本地 | OCR、字段提取与比对在本地完成 |
| 邮件正文 | 脱敏后可上云 | 去除签名、联系方式、账号等敏感字段后使用 |
| 公开行业信息 | 可上云 | 用于公开信息检索、行业报告与竞品整理 |
| 语言 / 格式数据 | 可上云 | 不包含业务事实的翻译、润色、格式转换 |
从最轻的方式开始:有文件用文件,有接口用接口,都没有再从人工录入开始。能只读就不写入。
Excel / CSV / PDF / Word,直接解析或定时读取。
EML 文件、企业邮箱授权后读取与起草回复。
对接客户自有系统或 SaaS,按接口能力评估。
MySQL / PostgreSQL / SQLite,优先只读账号。
需要外部服务、重计算或第三方 API 时做桥接。
事件触发、日报周报、到期提醒与异常通知。
写清楚不做什么,比列一堆功能更能说明这套系统适合谁。
不做 hook、协议库或自动发送。聊天辅助只处理您主动复制的内容,由您自己决定是否发送。
报价、合同、客户回复默认停在人工确认。高自动化不等于把责任交给模型。
BYOK 使用系统密钥加密保存,启动时只解密到内存,不进入代码、日志或交付包。
本地、云端、私有模型都可替换;模型不可用时规则回退,流程不中断。
用一个真实场景和几份样例文件,我们可以在 2 周内给您一个可验证的答案。