智能应用 · 原创工作方法

人工智能项目，从业务问题开始

人工智能项目的起点，是需要完成的业务任务。先说明谁在什么场景使用、现有方法遇到什么困难，再定义资料范围、结果形式和人工确认环节。这些信息既帮助判断技术是否适合，也为后续设计、验证与迭代建立共同依据。

把业务问题，拆成可以观察的任务

“希望更智能”很难直接成为开发任务。可以先记录一次真实工作：由谁发起、需要查找或整理哪些信息、最终交给谁使用，以及当前最耗费沟通的环节在哪里。

接着确定一个边界清楚的起点，例如一类资料的查找、固定格式的摘要或一个分类动作。把输入、输出和使用者写在同一张任务表中，便于业务与技术共同核对。

模型接口只是应用的一部分。资料来自哪里、是否存在不同版本、哪些内容可以使用，以及谁负责更新，会共同影响检索和生成流程，应当在应用设计前逐项梳理。

资料暂时零散时，可以选取一组样本检查格式、内容缺漏和分类方式。将可以直接使用、需要整理、仍需补充的资料分开记录，再决定知识组织与功能开发的先后关系。

一个回答读起来流畅，并不意味着能够完成业务任务。验证应围绕具体问题展开，检查是否覆盖所需信息、来源能否查看、遇到缺少依据的问题时是否给出合适提示。

对摘要、初稿和辅助问答，可在流程中设置编辑、确认与反馈环节。由业务负责人说明结果如何使用，技术人员据此设计提示、来源展示和异常处理，减少双方理解差异。

首个阶段可以聚焦一类任务和一组使用者，先核对操作是否连贯、资料是否够用、结果是否能够检查。将发现的问题与扩展想法分别记录，避免验证过程不断改变目标。

完成阶段检查后，再讨论更多资料、更多使用角色或现有系统的连接需求。每次扩展同时检查接口、权限与维护条件，使新增功能拥有相应的资料、规则和交接依据。