AI 应用
知识检索、文档问答和流程辅助，结合来源引用、权限控制与人工接管。
- 知识检索与文档问答
- 业务流程辅助与自动化
- 评估、权限与人工接管
THE ASTRA FORGE PERSPECTIVE
从技术的可能性，走向业务的确定性。
不从堆砌工具开始，也不以演示结束。我们关注系统进入真实工作流之后，是否可靠、是否被使用、是否解决了原来的问题。
01 / CAPABILITIES
让技术解决具体问题。
从已有流程与工具出发，选择需要改进的环节。
数据系统
连接分散的数据源，统一指标定义，让报表、提醒和决策建立在同一套事实之上。
- 数据源梳理与集成
- 指标字典与经营看板
- 异常提醒与责任追踪
数字产品
围绕关键用户任务，完成原型、试点与首个版本，并交接部署和维护文档。
- 用户旅程与原型验证
- 网站、工作台与业务应用
- 部署、监测与迭代交接
02 / PROJECT EXAMPLES
问题、交付与验收，一起说清楚。
以下为代表性项目场景，并非已完成客户案例。实际范围与验收标准在启动前共同确认。
01AI 知识助手
- 业务问题
- 文档分散，回答依赖个人记忆，更新难以同步。
- 交付范围
- 梳理知识来源，配置检索、引用、权限与人工接管。
- 验收方式
- 测试约定的问题，核对回答来源，记录未回答问题。
02经营数据工作台
- 业务问题
- 周报依靠手工汇总，各部门的指标口径不同。
- 交付范围
- 连接数据源，建立指标字典、看板与异常提醒。
- 验收方式
- 核对源数据，验证刷新机制与异常处理责任人。
03新业务产品试点
- 业务问题
- 有明确业务假设，但缺少可供用户试用的产品。
- 交付范围
- 梳理核心旅程，交付最小可用版本与反馈入口。
- 验收方式
- 跑通端到端任务，根据试用反馈确定下一轮迭代。
03 / OUR APPROACH
先定义目标，再推进交付。
每个阶段都有可检查的产出，避免项目停留在报告和演示里。
- 01
对齐问题
确认业务目标、现有流程、数据条件与验收标准。
- 02
设计方案
明确技术边界、关键旅程、成本与风险。
- 03
交付试点
用真实工作流验证系统，保留人工兜底。
- 04
复盘与交接
根据反馈决定扩展或调整，交接代码与运行文档。
04 / HOW WE MEASURE
让进展可衡量。
先记录现状，再通过试点比较变化。指标与目标在启动前确认，不把上线本身当成成功。
时间
比较处理时长、交付周期与重复步骤。
质量
记录错误、返工、升级处理和人工接管。
采用
观察目标团队是否持续使用，关键任务是否完成。
学习
保留反馈与试验记录，为下一轮迭代提供依据。
05 / WAYS TO WORK
从一次判断，到一套能力。
按当前阶段选择合作范围，每种模式都约定验收和退出条件，不必一次承担整个项目。
诊断与定义
适合问题尚未明确的团队。梳理流程、数据与约束，交付问题简报、优先级和试点建议。
试点与验证
适合已有明确假设的团队。交付真实流程中的最小闭环，记录采用、质量和成本，决定是否继续。
扩展与接管
适合试点已产生价值的团队。补齐权限、监控、运行手册与责任分工，让内部团队能持续维护。
项目结束后，团队留下什么？
具体交付物随项目范围确认，以下作为启动讨论和交接检查的参考。
- 问题与验收简报
- 目标、现状、约束、成功信号，以及明确不做的事项。
- 可试用的产品切片
- 跑通关键任务的版本，带反馈入口、权限边界与人工接管。
- 数据与接口契约
- 数据来源、字段含义、更新频率、接口约定与责任人。
- 运行与迭代手册
- 部署、监控、异常处理和后续迭代说明，不依赖某一个人。
06 / BUILT TO KEEP WORKING
可靠性，是交付的一部分。
数据与权限有边界
区分个人信息、商业机密与公开数据，明确测试范围和保存要求；按角色授予最小权限，记录关键操作。
异常有退路
为不确定的回答和高风险操作设置拒答、人工复核、回退与追踪。
成本可控
记录调用量、运行成本、供应商依赖和迁移选项，扩展前先核算持续运行的成本。
团队能接手
留下源码、配置、部署说明和维护职责。
07 / QUESTIONS / ANSWERS
开始之前。
需要完整需求文档吗？
不需要。一个真实流程、代表性数据和熟悉业务的成员，就足以开始梳理。请先不要发送敏感数据。
会替换现有系统吗？
优先评估现有工具和接口，仅在关键约束无法满足时，考虑重建必要的部分。
周期和费用如何确定？
根据范围、数据准备程度、接口复杂度和验收要求评估，确认后再约定。
可以与内部团队一起工作吗？
可以。关键决策、代码、数据定义和运行文档纳入交接，便于后续维护。