LuoBase 解决方案

AI 落地

让大模型从「能聊天」变成「能干活」

多数企业买了 AI 账号却用不起来——根因是缺乏场景设计、知识沉淀与流程嵌入。LuoBase 提供 8 类可组合 AI 落地方案,从营销、客服、销售到内部 Copilot 与业务 Agent,按试点 → 扩展 → 私有化逐步推进。

8 类
AI 落地方案
RAG
企业知识库驱动
Agent
业务流程编排
Enterprise
私有化部署

典型痛点

是不是也遇到了这些挑战?

痛点 01买了 ChatGPT / 国产大模型账号,员工不会用、用不深、用不准
痛点 02产品手册、案例、FAQ 散落在文档与微信群,AI 回答经常「胡说」
痛点 03每个部门各自试 Prompt,口径不一致,无法审计与复用
痛点 04想做自动化但不知从何场景切入,缺乏可验收的试点路径

8 类 AI 落地方案

可按模块单独采购,也可组合成「营销 + 客服 + 内部 Copilot」全栈方案

营销增长 AI

内容规模化 · GEO 协同

1–2 周上线

基于企业知识库与关键词矩阵,AI 批量生成 SEO/GEO 优化文章、社媒文案与邮件触达内容,与 LuoBase GEO 发布监控闭环联动。

  • 批量 GEO 文章生成
  • 多风格 Prompt 模板
  • 品牌口径一致性校验
  • 一键进入发布队列
适合:市场 / 运营团队内容产能不足

智能客服 / 售前 AI

7×24 问答 · 知识库驱动

2–3 周试点

官网、公众号、企微接入 AI 客服,基于产品手册、FAQ 与案例库准确回答,复杂问题转人工并沉淀为新知识。

  • 多渠道接入
  • 引用溯源减少幻觉
  • 会话记录与质检
  • 未命中问题自动补库
适合:咨询量大、重复问题多的 B2B / 服务业

销售赋能 AI

线索洞察 · 跟进提效

2–4 周

自动摘要线索来源与意向,生成个性化跟进话术、竞品对比要点与拜访提纲,帮助销售更快进入有效沟通。

  • 线索智能摘要
  • 跟进话术 / 邮件生成
  • 竞品对比一键输出
  • CRM 字段自动填充(API)
适合:销售团队人数少、跟进节奏难统一

企业内部知识 Copilot

制度 · 产品 · SOP 随问随答

3–4 周

把分散在 PDF、Wiki、群文件中的知识整理为可检索知识库,员工用自然语言查制度、查产品参数、查操作流程。

  • 多格式文档 ingestion
  • 权限分级访问
  • 新人 onboarding 问答
  • 版本更新同步机制
适合:产品复杂、培训成本高的制造 / SaaS 企业

业务自动化 Agent

多步骤任务 · 跨系统编排

4–8 周定制

将重复性业务流程拆解为 Agent 工作流:如合同要素抽取、工单分类、审批摘要、跨系统数据同步与异常提醒。

  • 可视化流程编排
  • 工具 / API 插件接入
  • 人工审核节点
  • 执行日志可审计
适合:运营 / 财务 / 售后有大量重复操作

数据分析 AI

自然语言查数 · 报告自动生成

4–6 周

连接业务数据库或报表,管理层用对话方式查指标、看趋势,自动生成周报 / 月报与异常解读。

  • NL2SQL / 指标问答
  • 可视化图表输出
  • 定时报告推送
  • 权限与脱敏控制
适合:数据分散、汇报耗时长的管理层场景

行业垂直 Agent

选型 · 报价 · 诊断 · 定制

6–12 周定制

按行业封装领域 Agent:B2B 产品选型顾问、设备故障初步诊断、售后工单智能分类、报价单辅助生成等。

  • 行业知识预训练 / RAG
  • 与现有 ERP / CRM 对接
  • 多轮对话引导成交
  • 持续迭代知识包
适合:有明确垂直场景的中型企业

私有化与安全部署

数据不出域 · 合规可控

按项目评估

支持企业内网部署、专属模型接入与全链路审计,满足金融、医疗、政务等对数据出境与合规的严格要求。

  • 内网 / 专有云部署
  • 国产模型适配
  • 操作审计与权限体系
  • SLA 运维保障
适合:对数据安全等级要求高的 Enterprise 客户

核心能力

企业知识库 RAG

结构化沉淀产品、案例、FAQ,引用溯源,显著降低幻觉

场景 Prompt 治理

统一模板、版本管理与效果评测,避免「野生 Prompt」

Agent 工作流

多步骤任务编排,接入 API / 数据库 / 审批流

多渠道部署

官网、企微、钉钉、公众号等触点一键接入

人机协同

复杂问题转人工,未命中问题自动回流补库

私有化与合规

内网部署、国产模型、操作审计(Enterprise)

应用场景

HR + 产品部

制造企业内部 Copilot

之前

200 页产品手册没人看完,新人 onboarding 靠老人口口相传

之后

知识 Copilot 随问随答,新人 3 天熟悉产品线,培训成本降 60%

客服主管

服务业智能售前

之前

夜间无人值守,重复问题占 70% 人力,回答口径不统一

之后

AI 售前 7×24 在线,80% 常见问题自动解决,复杂问题带摘要转人工

销售总监

销售团队赋能

之前

线索来了销售不知如何开场,竞品对比靠临场发挥

之后

AI 自动生成线索摘要 + 跟进话术 + 竞品对比,首响时间缩短一半

交付流程

01

场景诊断

梳理高重复、高价值、知识现成的业务场景,排优先级

02

知识建设

采集文档、清洗结构化、建立 RAG 索引与权限体系

03

试点上线

选 1–2 个场景做 MVP,设定可量化验收指标

04

评测迭代

命中率、满意度、人工接管率周度复盘,持续调优

05

扩展复制

试点成功后横向扩展至更多部门,或升级私有化

典型交付物

  • AI 落地路线图
  • 知识库与 Prompt 资产包
  • 试点场景上线与培训
  • 运维手册与迭代计划

常见问题

和直接买 ChatGPT 企业版有什么区别?
大模型是引擎,LuoBase 提供的是「场景 + 知识 + 流程 + 评测」的落地层——解决的是「怎么用、用在哪、效果如何」。
数据安全怎么保障?
SaaS 模式按租户隔离;Enterprise 支持内网部署、国产模型与全链路审计,数据不出域。
从哪个场景开始最合适?
建议从「知识现成、重复度高、效果可量化」的场景切入,如 FAQ 客服、内部 Copilot 或营销内容生成。
与 LuoBase GEO 是什么关系?
营销增长 AI 与 GEO 平台深度协同;其他场景可独立交付,也可与获客、转化组合成完整增长方案。