企业AI数据基础设施

为多个 AI 应用建立可复用的数据准备与访问基础。

面向制造、研发与办公知识应用,统筹数据汇集、存储备份、内容治理、身份权限和检索更新;先验证一类资料,再逐步支撑多个应用。

查看建设路径

从实际任务出发,明确数据准备范围

先选定谁要使用、要解决什么问题,以及答案需要来自哪些资料。

制造企业工程师结合图纸与零件核对研发资料,场景示意查看大图
01

研发与工艺知识

图纸说明、工艺文件和变更记录分散在不同目录。先确认有效版本与项目权限,再支持按产品、零件和工序查找依据。

02

生产与售后经验

设备手册、维修记录和质检报告格式不一。整理设备、故障与处理记录的关联,帮助人员查找可复核的经验。

03

办公与制度查询

制度、合同模板和内部流程不断更新。按部门与岗位限定资料范围,让员工获取当前适用的内容和原文出处。

从原始资料,到可追溯的 AI 应用

把存储、治理、检索和运维连成持续运行的数据路径。

业务资料

图纸与工艺文件 · 设备手册与维修记录 · 制度与内部流程

  1. 01

    汇集与存储

    获授权目录 · 原始资料 · 独立备份

  2. 02

    治理与准备

    有效版本 · 内容解析 · 数据责任

  3. 03

    检索与应用

    身份过滤 · 检索片段 · 原文引用

  4. 04

    更新与运行

    增删同步 · 运行记录 · 恢复验证

贯穿各环节

授权与岗位权限 · 来源与版本追溯 · 更新、备份与恢复

基础资源随业务负载确定

根据文件类型、数据规模、处理时效与访问并发,分别评估存储、网络、解析计算及模型服务。原始资料、索引与配置明确恢复方式,避免把采购设备当成建设终点。

先跑通一类资料,再扩展到更多业务

让业务人员参与样本选择与结果核验,按验证结果决定下一步。

01

明确任务与授权

选定试点部门、资料负责人和使用角色,记录现有检索耗时、问题样本及不能开放的数据。

02

整理样本与设计

盘点数据源、格式和权限;确定部署位置、同步方式、资源边界及备份安排。

03

接入与联合验证

用代表性文件与问题测试解析、检索和引用;核对越权访问、版本变更与删除场景。

04

分批上线与交接

按确认范围扩展,交付配置、更新规则、问题清单和操作指引,约定监测与复测责任。

以真实资料和问题,核对交付结果

验收条件在试点前约定,关键回答仍由业务人员复核。

01

数据有来源,内容有版本

抽查资料来源、授权范围、有效版本与解析结果,列明暂不支持的格式及待整理内容。

02

检索有依据,访问有边界

使用真实业务问题与不同角色账号,核对检索结果、原文引用和受限内容的拒绝访问。

03

变更能同步,异常能恢复

验证新增、修改、删除及权限调整的处理结果,演练原始资料恢复与索引重建。

04

运行有记录,责任有人接

交付数据目录、配置、测试记录、容量与费用观察项,明确更新、巡检和异常处理责任。

业务与技术人员共同核对图纸版本及现场结果,场景示意查看大图

常见问题

先核对现有存储、权限和备份能否满足应用需求,再补齐资料清理、内容解析、检索索引、引用追溯与更新机制。可以复用符合条件的设备;是否扩容或增加计算资源,通过数据规模、并发与试点负载判断。

业务与 IT 人员共同核验知识引用和试点资料,AI 创意场景示意查看大图
Microsoft:RAG 数据准备与评测Microsoft:检索访问控制

从一份数据清单,开始 AI 基础建设

准备业务任务、数据来源、权限角色和已有环境,一起确认试点范围。

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