把大模型落到真实业务场景
同一个 TokenHub，部署在你自己的服务器上，按场景组合模型接入、RAG 知识库、权限审计与成本治理能力。以下四个场景覆盖了企业最常见的落地路径。
场景 01 · 企业知识助手
让制度、产品与技术文档“一问即答”
把散落各处的企业知识统一入库，员工用自然语言提问，答案附带原文出处，并遵循部门数据权限。
痛点
- 制度与文档分散在网盘、Wiki、邮件中，找不到也找不全
- 相同问题被反复咨询，占用 HR、IT 与业务专家大量时间
- 员工私下使用公网 AI 工具，存在泄密风险且答案无法溯源
- 各部门资料需要隔离，不能“谁都能查到”
方案
- PDF、Word、网页、Wiki 多源文档自动解析、切片与向量化
- 混合检索 + 重排序，回答附原文引用与页码
- 知识库按部门 / 项目授权，检索时自动过滤无权文档
- 接入企业微信、钉钉、飞书或内部门户，随处可问
收益示例
60%重复性咨询由助手承接
100%回答可追溯到原文出处
分钟级新文档从上传到可检索
流程示意
员工提问企业微信 / 门户
TokenHub身份与权限校验
知识库检索混合检索 + 重排
模型生成云端或本地
带引用回答可点击溯源
用到的能力
场景 02 · 智能客服
7×24 自动应答，成本与体验兼顾
基于产品知识库自动回答客户问题，按问题难度把请求分配给合适的模型，拿不准的问题及时转人工。
痛点
- 咨询量波峰波谷明显，坐席成本高，夜间无人值守
- 关键词机器人答非所问，转人工率居高不下
- 所有问题都调用高价模型，费用难以控制
- 回答口径不一，缺少质检与追溯手段
方案
- 以产品手册、FAQ 与历史工单构建客服知识库
- 按复杂度分级路由：简单问题走低成本模型，复杂问题走高能力模型
- 高频相似问题命中语义缓存，直接返回
- 低置信度或敏感问题自动转人工，并附对话摘要
收益示例
50%常见问题自动解决
−35%单次会话模型成本
7×24全天候在线应答
流程示意
客户咨询网页 / App / 小程序
意图识别轻量模型 + 缓存
知识检索手册 / FAQ / 工单
分级路由按难度选模型
回复或转人工附对话摘要
用到的能力
场景 03 · 研发提效
为全员研发统一分发模型能力
一个入口对接 IDE 插件、命令行与 CI 流水线，按团队管理额度与权限，核心代码可只走内网模型。
痛点
- 各自申请模型账号，密钥散落在代码仓库和个人电脑里
- 用量与费用无法按团队归集，预算频频超支
- 代码被粘贴到公网工具，存在源码泄露风险
- 新人开通流程长，离职后账号回收不及时
方案
- 兼容 OpenAI 协议，IDE 插件、CLI 与 CI 改一个地址即可接入
- 按团队签发 API Key，设置额度、限流与可用模型
- 涉及核心代码的请求可强制路由到本地代码模型
- SSO 自助开通，离职自动吊销名下 Key
收益示例
5分钟新成员完成开通
100%用量按团队归集
−30%缓存与路由节省费用
架构示意
研发工具IDE / CLI / CI
团队 Key额度与模型范围
TokenHub配额 · 限流 · 审计
代码模型云端 / 本地
用量看板按团队 / 成员
用到的能力
场景 04 · 政企私有化
本地部署、离线运行，数据全程不出内网
平台、模型、知识库与向量库全部部署在企业自有环境中，统一纳管本地模型，调用全量留痕，满足内部审计与监管检查需要。
痛点
- 数据不能出内网，公有云模型无法直接使用
- 本地部署了多个模型，接口各异、缺乏统一管理
- 使用情况不透明，难以满足审计与合规检查
- 内网环境无法在线安装与升级
方案
- TokenHub、知识库与向量库全部部署在自有服务器，支持离线内网部署，可完全离线运行
- 统一纳管 vLLM、Ollama、Xinference 等本地推理服务
- 全量审计日志 + 数据大屏，使用情况一目了然
- 提供离线安装包与离线升级，可按需评估国产化环境适配
收益示例
0业务数据出网
1套平台纳管全部本地模型
100%调用留痕可审计
部署示意
企业内网边界 · 无公网依赖
内网终端员工 / 业务系统
TokenHub私有部署
本地推理vLLM / Ollama
本地知识库向量库
审计与大屏全量留痕
用到的能力
* 各场景收益数据均为示例，用于说明效果量级，实际效果以业务场景与部署环境为准
适用行业
适配各行业的安全与合规要求
以下为各行业的典型应用方向，具体方案可结合你的业务与合规要求定制。
金融
投研资料问答、合规制度检索、客服辅助与质检
制造
设备手册问答、工艺知识沉淀、售后故障排查
政务
政策问答、公文辅助起草、内网私有化部署
教育
校内知识库、教学辅助、师生服务问答
医疗
院内制度与规范检索、文书辅助、数据不出院
互联网
多模型路由与成本优化、研发提效、内容审核