第二步：准备真实样本

过去使用大模型通常需要自行准备模型、算力、部署环境和算法团队，技术与运维成本较高。现在可以通过接口调用、托管模型、知识库检索和可视化工作流快速搭建原🎇型，企业不一定需要从零训练模型。

mdapp💪🔑tv 是否适合接入大模型，不能仅凭名称或“现在成本较低”作出结论。更可靠的判断方式是：先确认业务身份和目标，再选择一个低风险流程，用真实数据进行小范围验证，并同时检查准确率、费用、数据安全和人工兜底机制。

接入前不能忽略的数据与费用问题

将经过整理的产品资料、流程文档和常见问题接入检索系统后，模型可以帮助员工快速定位信息。此类场景的重点不是让模型“自由发挥”，而是要求回答尽量基于企业已有资料，并显示对应的文档依据或更新时间。

可从回答准确性、人工修改比例、平均处理时长、单次调用费用和用☀️户满意度等方面评估。指标不需要复杂，但必须在测试前确定，避免只凭演示效果做决策。