培训资料2026年7月19日· 7 分钟
AI 系统上线后的前 90 天怎么管？一份运营路线图
从建立运行事实、形成回归机制到决定扩大或收缩，用 90 天把知识更新、失败处理、成本、权限和责任纳入同一套运营节奏。本文给出三个阶段的任务、指标和决策节点。
阅读全文
AI 系统评测、治理与持续运营
AI 系统上线后，质量、成本和风险都会随数据、知识、模型和流程变化。这个专题把验收、监控、权限、人工接管、变更与回归评测纳入同一套运营闭环。
从这些问题开始
- 01上线前应该验收哪些业务与质量指标？
- 02如何发现异常，并定位到数据、模型或工具调用？
- 03怎样控制权限、成本、变更和人工接管边界？
专题文章
按问题继续阅读
共 7 篇
培训资料2026年7月16日· 7 分钟
AI 工作流上线前怎么做影子运行？先让真实流量验证它
用真实业务输入并行验证候选 AI 工作流，同时切断写入和外发副作用，通过新旧结果对照决定是否进入小流量灰度。本文说明影子模式的数据、指标、权限和退出条件。
阅读全文
培训资料2026年7月15日· 5 分钟
模型、提示词、知识库都在变：AI 工作流怎样安全发布更新
把模型、提示词、知识库和工具配置纳入同一套变更管理，用离线回归、灰度发布、监控和回滚控制上线风险。本文给出变更分级、审批证据和发布后复盘方法。
阅读全文
培训资料2026年7月15日· 7 分钟
企业 AI 模型怎么选？先按任务分层，不要押注单一模型
从任务、质量、时延、成本和治理约束出发建立模型选型表，并用路由与降级机制减少对单一模型的依赖。本文给出测试样例、评分维度与生产切换的决策方法。
阅读全文
观点文章2026年7月15日· 6 分钟
提示词注入怎么防？把模型看到的内容都当作不可信输入
从外部内容、模型决策到工具执行建立分层防护，用最小权限、参数校验、人工确认和持续测试降低提示词注入风险。本文提供企业 AI 工作流可执行的威胁检查与防护清单。
阅读全文
观点文章2026年7月10日· 4 分钟
企业 AI 工作流怎么设计人工确认点？不要每一步都审批
从动作后果出发设计人工确认、权限和回退，让 AI 工作流既能提效，也保留必要的人类控制。本文给出风险分级、确认节点、异常接管和审计记录的设计方法。
阅读全文
培训资料2026年7月7日· 5 分钟
别只测回答正确率：AI 工作流上线前要验收什么？
一套覆盖业务结果、任务质量、运行效率和风险控制的 AI 工作流验收框架，并附可直接使用的指标模板。本文说明基线、阈值、样例集和上线决策应如何配合。
阅读全文
继续浏览其他主题
有一个具体流程需要判断？
先说明现状、工作量和期望结果，我们一起判断是否值得验证。