Infosys中国生成式AI实验室服务
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分阶段
概念验证到试点逐步推进
联合
客户团队与顾问同场建模
双评审
业务与技术两侧共同把关
可运行
每期交付原型不留纸面
⚠️行业痛点与挑战
🔍场景喊着多落地的少
各部门提的想法五花八门，缺少统一的评估标准，投入做出来才发现数据不支持或收益讲不清，预算花完只剩几份演示稿，下个项目还是老样子。
⏱️演示与生产隔着鸿沟
演示环境里效果不错的问答，接上真实业务数据就变样，缺少评测口径与回归用例，没人敢把它放进生产流程，演示稿在文件夹里越积越多。
🧠内部缺生成式AI经验
团队熟悉传统开发，对提示工程、检索增强与模型评测没有把握，招人周期长，自己摸索往往半年还停在起步阶段，试错成本全靠项目预算扛。
🔗数据准备被低估
语料散落在各系统，权限、口径与质量都没理清，模型效果上不去，问题往往不在模型而在数据没准备好，调参调到怀疑方向也白费。
📉安全合规没人把关
员工把敏感内容贴进公开工具，输出内容真假难辨，企业缺少护栏与审计记录，出了事说不清责任在谁，合规部门迟迟不敢点头。
🚧试点之后没有下一步
概念验证做完报告归档，没有推广路径与运营安排，成果停在一个原型上，业务部门的期待慢慢降温，再动员一轮成本更高。
🎯产品定位与核心价值
Infosys中国生成式AI实验室服务以概念验证与联合建模为主线，帮企业在小范围内验证大模型场景，再决定是否扩大投入，结论有评测数据支撑。
💡可靠交付保障
生成式AI咨询服务的实施配套包含培训与知识转移，团队可持续自主运营。
🔁灵活扩展路径
业务增长带来的生成式AI实验室建设方案新需求，在既有架构上按模块扩展承接。
🧷能力可度量
生成式AI咨询服务的各项输出均有可核验的记录，生成式AI实验室建设方案的成效不依赖主观判断。
⚙️核心能力详解
🧮场景筛选工作坊
组织业务与技术人员按价值与可行性两轴打分，筛出值得验证的场景清单，每个场景写清输入输出与判定标准，避免上来就挑技术上好玩而业务上没用的题。
🧱概念验证开发
在小数据集上快速搭出可运行原型，验证问答、摘要、生成类任务是否达标，通常按周交付一版，边看效果边调整方向，不合标准的场景及时止损。
⚡联合建模
客户业务人员与数据科学家同场工作，业务给口径与判断，技术侧负责数据处理与模型调优，经验在协作中留在客户团队，不随项目结束带走。
📊评测与回归
为原型建立评测集与评分口径，提示或模型一改就跑回归，效果变化有据可查，避免凭感觉判断好坏，评审会上双方看同一套数字。
🌐安全护栏设计
对输入输出加过滤与脱敏规则，敏感内容不出约定边界，交互记录留痕可审计，上线前补齐权限与合规检查，测试记录归档备查。
🔧推广建议与蓝图
验证结束后给出哪些场景值得投入、需要什么数据与平台条件、分几步推开的建议，供决策层做预算判断，蓝图随业务变化滚动修订。
📐技术规格
| 产品名称 | 生成式AI实验室服务 |
| 所属厂商 | Infosys中国 |
| 产品分类 | 大语言模型LLM·生成式AI咨询服务 |
| 核心能力 | 场景筛选工作坊、概念验证开发、联合建模 |
| 应用场景 | 新品文案概念验证、客服知识问答联合建模、合同摘要场景验证 |
| 能力主线 | 生成式AI咨询服务·生成式AI实验室服务的能力主线，配套企业大模型落地服务形成完整链路 |
| 部署方式 | 支持云端与私有化等多种交付形态（以官方为准） |
| 适用对象 | 面向生成式AI咨询服务相关业务场景的企业客户 |
| 服务支持 | 实施、培训与持续运维的专业服务支撑 |
🏭典型应用场景
✈️新品文案概念验证
市场部想用大模型生成商品文案，实验室用历史文案与品牌规范做小样本验证，产出初稿供人工修改；评测按文案采纳率与修改幅度打分，两周内给出值不值得正式立项的结论，避免直接上生产踩坑。
🚗客服知识问答联合建模
客服团队与数据科学家一起整理话术库与工单，搭建检索增强问答原型，坐班长参与判答对错；按答对率与转人工率评估，达标后再谈接入真实坐席系统，数据全程脱敏使用。
🔋合同摘要场景验证
法务部门想自动摘录合同要点，实验室用脱敏合同样本做概念验证，比对人工摘录结果；按要点命中率核对，结论写明哪些类型合同适用、哪些仍需人工复核，避免一刀切上马。
🌊研发文档辅助生成
研发中心尝试自动生成接口文档与测试用例说明，先在内部代码库小范围试用；按文档可用率与人工修改量核对，验证通过才扩大到更多项目组，全程不出内网边界。
🏗️数据口径问答试点
管理层想用自然语言查经营数据，实验室联合数据团队梳理指标口径，搭问答原型并逐条核对取数逻辑；按口径一致率核对，口径有歧义的指标先治理再接入，防止答非所问。
🚢安全护栏压力测试
上线前对问答原型做越权提问与诱导测试，验证护栏能否拦住敏感内容；按拦截成功率与误拦率核对，误拦多的规则放宽、漏拦的调紧，记录留档供合规部门检查，通过后才放行。
🏆典型应用案例
📦
制造企业文案场景筛选
从各部门收集三十多个想法，按价值与可行性打分筛出五个进入概念验证；每个场景限定两周与固定数据范围，跑完统一评审，三个通过进入试点，两个写明原因搁置，客户据此安排下一年的预算与人力。
🛫
客服问答原型两周交付
与客服团队约定每周一次效果评审，首版原型答对情况不理想，排查发现知识库文档版本混乱；先治理文档再调检索，第二版明显改善，评审记录留档，试点范围由三条业务线扩大到全部。
🏭
联合建模能力留驻
项目刻意让客户数据团队主导数据处理与调优，顾问侧只做方法指导与代码评审；项目结束时客户团队已能独立维护评测集，后续新场景不再依赖外部团队，交接清单逐项签字确认。
📦
护栏先行再放量
问答原型效果达标后没有立即放开，先补输入输出过滤、权限与审计记录，做了两轮内部压力测试；上线范围从单一部门开始，每月复盘一次误拦与漏拦记录，稳定三个月后再扩大范围。
🔌接入方式
🖥️与现有数据平台
实验室从客户数据仓库或数据中台取数，接口与权限走既有通道，不在实验环境另存一份全量副本；取数范围按场景申请，用完回收，口径不一致时以数据平台登记的为准。
☁️与模型服务平台
客户已有大模型平台或算力资源时直接复用，实验室按平台规范部署原型；没有的先在隔离实验环境验证，选型结论连同部署要求一起移交，避免验证与生产两套技术栈。
🤝与业务系统
原型要接真实流程时，通过标准接口对接业务系统，写操作走人工确认不直连生产库；上线阶段的集成由工程团队按客户变更流程执行，实验室提供接口规格与测试用例。
🧩生态协同与能力底座
🧩模型与算力伙伴
生成式AI实验室按场景比较开源与商用模型，配合客户的云与算力选择部署形态；伙伴变更只影响成本与部署，不影响方法与交付物，评测记录让换型有据可查。
🔗数据与安全厂商
脱敏、加密与审计环节常与客户既有安全工具配合，实验室输出护栏策略与日志规范，由安全团队按自家标准落地，两边在开工时对齐接口与责任边界。
🌱行业软件厂商
验证通过的场景最终要回到客服、办公或业务系统里用，实验室提前与软件厂商确认集成方式与配额，写进蓝图，避免试点结束后卡在系统对接上。
🚀产品差异化特点
🌟只验证值得做的
先筛场景再动手，达不到判定标准的当场搁置并写明原因，不为了做完而做；把预算留给能通过验证的场景，避免演示稿堆满文件夹却说不清收益。
🆚能力留在客户团队
联合建模让客户人员全程参与，评测集与代码文档随阶段移交；纯外包做法交付即结束，客户换场景还得重新请人，长期成本反而更高。
🧬评测口径先行
先定什么叫做好，再开始调模型；凭感觉迭代的做法，业务与技术各说各话，评审会上对不齐，结论也立不住，返工都找不到方向。评审尺度也就统一起来。
✅最佳实践
📝
开工前定判定标准
每个场景写清输入输出与合格线，双方签字后再动数据；标准没定的验证跑多久都有争议，先花半天把合格线写清，后面每轮评审都有依据，也省掉反复解释。
🔄
数据先于模型
先把语料、权限与口径理清再谈模型效果，多数效果问题出在数据没准备好；治理工作量提前估进排期，不要等模型调不动了回头补数据。
🎯
小范围放行
原型再好也先在单一部门或流程上试，设观察期与回退开关；一步到位上生产的做法，出问题时影响面大，收场成本远高于多等一个月。
📈
文档与评测集随代码移交
提示词、评测集与部署说明当成交付物管理，版本一起更新；这些东西散落在个人电脑上，人一走就断档，下个场景又从零开始摸索。移交清单要有双方签收。
🗺️企业落地路径
1️⃣
场景盘点与筛选
收集各部门想法，按价值与可行性打分，筛出首批验证清单；清单经业务负责人确认后排期，避免上来就挑技术上好玩而业务上没用的场景，浪费首轮预算。
2️⃣
首批概念验证
按场景逐个验证，每期固定时长与数据范围，评审结论当期给出；通过、搁置都要有书面理由，作为后续立项依据，也方便横向比较投入方向。
3️⃣
试点与护栏补齐
通过验证的场景进入试点，补权限、审计与过滤规则，限定放行范围；试点期按月复盘，效果稳定后再谈扩大，扩大的每一步都留记录。
4️⃣
移交与运营安排
评测集、文档与蓝图移交客户团队，明确后续由谁运营、多久复盘一次；没有运营安排的试点，三个月后多数退回手工操作，投入打水漂。
💬常见问题 FAQ
概念验证一般多久出结果？
单个场景通常两到四周，取决于数据准备程度与判定标准是否清晰；数据要现整理的场景会先排治理，整体周期按场景数量叠加估算，排期在开工时书面确认。
需要客户投入什么人？
业务侧要有能定口径的负责人，技术侧最好有数据工程师配合取数；联合建模模式下客户团队深度参与，投入的时间在合同里写清，避免中途抽人影响节奏。
用什么模型？
按场景在开源与商用模型里比较评测后确定；客户已有模型平台的直接复用，没有的先在实验环境跑通，再决定部署形态，不绑死某一家，换型有评测记录可依。
数据安全怎么保证？
验证阶段数据脱敏或限定最小范围，环境部署在客户侧或约定边界内，交互记录留痕；涉个人信息的场景先过合规评估再进实验环节，评估结论随交付物归档。
效果不好怎么办？
评测口径在开工前与业务方确认，达不到标准时先排查数据与检索环节，再考虑换模型或缩小场景范围；结论无论是否继续都写成报告，决策有依据，不留糊涂账。
验证通过后就上线吗？
概念验证只回答值不值得做，上线是另一个工程，涉及系统集成、性能与运维；蓝图中会列出上线需要补的事项与大致步骤，由客户决定是否立项，两边不混为一谈。
团队怎么组成？
通常由AI顾问、数据科学家、平台工程师与项目经理组成，驻场负责工作坊与联合建模，远程承担开发与评测；人员比例按阶段调整，攻关期加密投入。
怎么验收？
按阶段验收：每期交付原型、评测报告与结论建议，评审会由业务与技术双方签字；全部结束后交汇总报告与推广蓝图，口径在开工时写进工作说明书。
📄信息来源与免责声明
本页面内容由云巴巴整理，产品信息参考Infosys中国官方公开资料，包括生成式AI实验室服务的官方文档与公开介绍页面。
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