基本操作

0. 明确应用场景和功能：确认相关需求和预期目标，AI系统提供的主要功能，以及需要订制开发的程度和预算
1. 系统选型：确认采用的AI框架和工具，包括后端大模型、前端应用系统、硬件及系统环境
2. 准备软硬件环境：租/买服务器，确认硬件达到标准，安装操作系统和软件环境，配置优化
3. 部署AI服务：配置好AI系统的前端应用，后端选择本地大模型或者AI服务商的API接入
4. 建立知识库：搜索整理相关专业资料，数据清洗、标注后传入矢量数据库，让AI系统做RAG预处理
5. 专家Agent定制：设计专家机器人，包括提示词工程、工作流设计、功能插件接入、资料库接入
6. 系统集成与内测：AI服务在内部进行多轮测试，包括功能测试、体验测试和压力测试，调优
7. 系统发布和公测：如果是内部使用，可以直接上线，边用边测；如果对外提供服务，先小范围公测，逐步优化。

高级操作

• 专家模型训练：如果需要AI系统更加智能，达到专家系统的标准，需要在上线之前对大模型进行预训练（微调），不同于前面的前端专家agent定制，这个是后端的大模型的定制。技术难度和成本都要高许多。
• 功能定制和界面优化：用开源的AI应用模块，可以实现提供AI专家系统的核心功能和基础应用，不用深度定制，可以达到基本要求。但如果需要更有针对性和高级的功能，以及更有个性化的操作界面，需要对前端UI进行设计定制，和对后端的系统代码进行二次开发。同样技术难度和成本会高出许多。

注意事项

1. 满足基本的AI智能对话，有较为成熟的开源技术和产品支持，并不需要太高的技术门槛，主要需要对业务场景和AI技术比较熟悉；如果需要高级应用、和更大范围的服务，二次开发和测试会有较高要求；
2. 机构内部应用基本和个人专业用途类似，比较好实现，成本也比较可控；对外服务的话，会复杂许多。可以分阶段实施；
3. AI应用需要较高的算力，前期用AI服务商提供的api接入相对比较可靠，如果到了一定的体量，可以再考虑自建大模型用的服务器
4. AI系统现阶段还是个黑盒子，生成的内容不能保证完全合规，尤其是社会治理方面，如果对外，可能需要一定的审查性工作
5. 相比技术性实现，专家系统的知识库和相关材料的准备和预处理，需要的时间、业务和成本才是大头，需要做好准备