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Raw Blame History

AI选型速查卡 📋

一张图搞定AI技术选型 - 拍照带走，随时查看

需求判断：3分钟搞定

口诀记忆法

频次高 + 复杂度高 + 能容错 = 适合AI
频次低 + 很简单 + 要求高 = 不适合AI

快速检查表

检查项	适合AI	不适合AI
频次	每天都有	偶尔才做
复杂度	要看多个因素	看一个指标就知道
容错	错了可以补救	绝对不能错

✅ 三票通过：适合AI ❌ 有一票反对：不适合AI

技术选型：一页纸决策

第一步：要不要私有化？

数据敏感？ → 是 → 私有化（预算充足）
  ↓ 否
调用量大？ → 是 → 私有化（长期省钱）
  ↓ 否
快速验证？ → 是 → 供应商服务

第二步：供应商服务怎么选？

业务标准化？ → 是 → Coze可视化（2-3天）
  ↓ 否
技术能力强？ → 是 → 直接调API（3-5天）
  ↓ 否
调工作流（1-2天）

避坑指南：5个不要

❌ 不要踩的坑

一上来就买机器 - 先用供应商服务验证
担心数据安全过度 - 真有敏感数据再私有化
追求完美方案 - 先跑通业务再优化
只看开发成本 - 运维成本也要算
技术驱动立项 - 业务需求才是第一位

✅ 正确姿势

先用后买：供应商服务 → 真有需求再私有化
监控先行：数据收集好，方便后续决策
MVP思维：最小可行产品，快速验证

成本速算

方案	开发周期	成本	适用场景
供应商API	3-5天	几千元/月	快速验证
Coze可视化	1-2天	几千元/月	标准化需求
私有化云主机	2-4周	几千-几万/月	数据敏感
私有化本地	2-4周	几万-几十万(一次性投入)	强监管行业

紧急求助热线 📞

遇到选型困难时，问自己3个问题：

我的数据真的那么敏感吗？
我的调用量真的很大吗？
我能接受试错成本吗？

答案有2个"否" → 用供应商服务 答案有2个"是" → 考虑私有化

💡 记住：技术不是越先进越好，而是越适合越有价值！

适合 > 先进，选择 > 实现