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寻野 技术 · INTEGRATION & DEPLOYMENT

企业集成与部署

从现有工具出发,将 AI 接入业务流程。

企业已有的数据、表格与业务系统,是应用建设的基础。寻野先确认可用接口、数据范围和操作要求,再选择连接方式与运行环境。

运行机制

接入现有工作,也安排后续维护。

从数据如何进入、任务在哪里运行、结果写回何处开始,确认接口、身份和异常处理。部署不仅选择一台服务器,还要明确模型调用、备份、版本更新与故障响应的责任。

连接与数据位置 · 架构评估示意
企业已有环境

业务资料与系统

文档表格业务系统

明确读取来源、可用身份与写回位置

授权连接
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结果核对
按项目选择环境

AI 应用与模型

应用模型任务记录

明确处理位置、外部调用与维护责任

专属云混合环境本地环境

部署方式按数据、网络和运维条件评估;本地应用不自动意味着模型调用不出网。

应用方式

系统连接与维护一起安排。

01

接入范围

明确要使用哪些数据、执行哪些动作、把结果交付到哪里,减少无关系统改造。

02

连接方式

优先使用现有接口和受支持的连接能力。对于受限环境,先评估可接入的范围,再确定实施方案。

03

部署环境

结合数据位置、网络条件、模型使用与维护责任,评估专属云、混合或本地部署。需要本地算力及模型时协调相应资源。

04

升级维护

约定备份、版本更新、问题处理与恢复方式。关键连接发生变化后,重新检查相关业务流程。

工作记录 · 示例

系统之间的连接,需要一份共同约定。

用一份示例记录,说明任务依据、当前状态与后续责任如何一起交接。

任务记录示例 / INTEGRATION & DEPLOYMENT
业务目标
将已确认资料整理后写回指定表格
读取位置
约定账号能够访问的来源
写回位置
指定表与字段,不覆盖其他业务数据
模型调用
明确发送哪些字段、由何处处理
异常情况
连接失败保留任务状态,避免重复写入
维护责任
接口更新、备份恢复与问题响应分别指定

验证与边界

部署位置和数据流,一起核对。

01

接口输入输出核对

02

真实数据流确认

03

备份与恢复验证

04

变更后关键流程复验

01

架构按条件选择

专属云、混合与本地环境各有维护要求。方案结合数据、网络、模型与人员条件确定,不预设一种环境适合所有企业。

02

算力与模型按需协调

需要本地算力或模型时,协调相应资源并验证适配。应用可部署,不代表所有模型都已能在客户设备上运行。

03

连接变化要重新检查

接口、账号权限或字段结构变化后,先验证受影响的读写、异常处理和恢复方式,再扩大使用。

技术问题

把机制、条件与边界说清楚。

01

本地部署是否意味着任何数据都不会外发?

还需要检查模型、外部接口和具体数据流。部署位置与数据处理范围在项目中分别核对。

02

没有接口的系统能否连接?

需要评估系统支持的数据导入导出及其他可用方式,确认授权、稳定性和维护成本后确定方案。

03

API 和 MCP 在连接中分别是什么?

API 是系统提供数据与操作的接口;MCP 是向 AI 应用提供工具和资源的一种协议。它们都不替代账号授权和业务范围,是否使用取决于系统实际支持的连接方式。

04

专属云、混合和本地部署如何选择?

先画清资料、应用与模型的数据流,再比较网络可达性、维护能力和数据控制要求。混合方案可将部分资料或连接保留在企业环境,同时按授权使用外部服务。

05

接口调用成功,就意味着业务完成了吗?

还需要核对结果是否真正保存、字段是否一致、重复调用会不会产生重复记录。连接验收应覆盖业务结果和失败恢复,而不只查看一个成功响应。

06

上线后由谁负责维护?

在交付中明确应用、接口、模型账号、基础设施与数据的负责人,以及备份、升级和故障响应范围。企业接管、共同维护或持续支持可以分别约定。

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