对话、提示词与历史记录
支持连续对话、历史检索和可复用的常用工作方式。
企业 AI Chat 与模型治理
企业统一 AI Chat 与模型治理平台
为某电商公司交付统一 AI Chat 与模型治理平台，完成多模型接入，并建立账号分组、模型权限、使用额度、逐次用量追踪和管理审计机制。
原有工作方式与业务问题
- 01
员工使用入口和账号分散
不同员工分别使用不同 AI 工具和个人账号，会话、工作方式和使用记录散落，企业难以统一管理和交接。
- 02
模型接入与切换依赖各个工具
增加、替换或调整模型供应渠道时，需要分别修改使用入口，员工体验和后台模型治理紧密耦合。
- 03
权限、额度、用量和成本不可见
谁能使用什么模型、可以使用多少、每次请求是否成功和成本如何，缺少连续记录与管理依据。
关键判断
项目的重点不是增加一个模型选择器，而是把员工使用、模型接入、账号权限、额度成本、请求追踪和持续运营连接成企业共享能力。
公开逻辑架构
持续演进企业 AI Chat 与模型治理公开逻辑架构
公开架构只表达员工入口、应用能力、治理控制和模型资源边界，不展示客户系统画面、供应商或内部配置。
业务入口员工与业务团队
核心平台企业统一 AI Chat
共享 AI 支撑
多模型接入与企业能力资源
统一连接企业批准的模型，并按真实权限和风险边界扩展 RAG 与业务工具。
业务责任层01 02 03 04
授权模型与 Agent 选择
按用户和部门授权范围提供模型与专用能力入口。
账号、分组、权限与额度
定义不同人员可以使用的能力、管理范围和资源额度。
用量、成本、状态与审计
逐次记录人员、模型、状态和消耗，为运营、排查和审计提供依据。
业务结果
可统一使用、可持续治理的企业 AI 能力
形成员工使用方便、管理边界清晰、运行情况可见并能持续扩展的企业共享 AI 能力。
实际交付了什么
- 01
建立企业统一 AI Chat，为员工提供多轮对话、会话历史、历史检索和常用提示词等连续使用能力。
- 02
建立统一模型接入与路由，让员工在授权范围内选择模型，后台可以调整实际供应渠道而不改变使用入口。
- 03
建立独立账号和用户分组，按人员或部门配置可用模型、功能范围和管理权限。
- 04
配置使用额度与阈值管理，并记录每次请求的人员、模型、状态、用量、耗时和成本。
- 05
提供用户、部门和模型维度的管理统计、运行记录与审计依据，完成验收、交接和持续运营基础。
企业获得了什么
- 01
统一员工使用入口：员工从企业 AI Chat 使用被授权的模型，并保留多轮会话和历史记录。
- 02
保持模型调整灵活：模型与供应渠道在后台统一接入和切换，员工不需要更换使用入口。
- 03
建立治理边界：独立账号、用户分组、模型权限和额度让不同人员的使用范围清晰可控。
- 04
实现逐次追踪：每次请求的人员、模型、状态、用量和成本形成连续记录，可用于排查与审计。
- 05
形成运营基础：管理员可以按用户、部门和模型查看统计，并为后续企业 AI 能力扩展保留统一底座。
Luke 的端到端责任
- 01
Luke 主导业务需求澄清与售前判断，梳理员工 AI 场景、模型需求、管理目标、成功标准和交付边界。
- 02
Luke 主导统一 Chat、模型接入、用户分组、权限额度、用量成本和审计机制的方案架构。
- 03
Luke 主导核心实现、模型与账号配置、集成验证、上线交接、运行支持和持续优化。
可验证的证据
员工使用与管理闭环
员工从登录、权限识别和模型使用进入逐次记录，管理员再根据统计调整权限、额度和模型。
Chat、治理与模型资源边界
员工入口、对话能力、账号权限、用量审计和模型接入保持清晰分层。
逐次请求与管理记录
用户、分组、模型权限、额度、请求状态、用量、成本和管理操作均有验收依据。
这个案例适合什么样的企业
- 01
员工已经在使用 AI，但账号和入口分散
企业希望保留员工使用 AI 的便利，同时把账号、会话和模型范围纳入统一管理。
- 02
需要同时使用多个模型并灵活调整
不同场景需要不同模型，也希望后台调整供应渠道时不改变员工的日常使用方式。
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开始关注权限、额度、成本与审计
管理者需要知道谁能使用什么、实际用了多少、成本在哪里，以及异常请求如何追踪。
- 04
后续计划接入企业知识或业务能力
希望先建立统一 Chat 与治理底座，再按真实需求扩展 Agent、RAG 和受控业务工具。