需围绕技术适配性、实施路径与资源配置开展结构化设计：一明确目标与场景，二实测验证模型能力，三分阶段动态投入资源，四部署数据安全管控，五建立三层效果监测体系。
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如果您需要为千问AI相关项目撰写策划书，并完成可行性分析与资源分配建议，则需围绕技术适配性、实施路径与资源配置展开结构化设计。以下是具体操作步骤：
一、明确项目目标与核心应用场景
策划书的起点是精准定义项目边界与价值锚点，避免泛化描述导致后续分析失焦。需锁定千问AI在特定业务环节中的角色，例如智能客服响应、内部知识库问答或自动化报告生成等。
1、梳理当前业务流程中存在响应延迟、重复劳动或信息检索低效的具体环节。
2、列出该环节对AI能力的核心诉求，如多轮对话理解、中文长文本摘要、API调用稳定性等。
3、设定可量化的成功指标，例如“客服首次响应时间缩短至8秒内”或“报告生成人工复核耗时下降60%”。
二、开展技术可行性验证
需通过实测方式确认千问AI模型能力与业务需求的匹配度，而非仅依赖官方参数说明。重点验证其在真实语料、领域术语和上下文长度下的表现。
1、准备不少于50条覆盖典型场景的测试问题，包含含歧义表述、专业缩写及跨文档关联提问。
2、使用千问AI开放API或网页端输入测试集，记录回答准确率、响应延迟及格式合规性（如是否输出表格、代码块或分段标题）。
3、针对失败案例进行归因：判断是提示词设计缺陷、模型知识盲区，还是输入长度超限所致。
三、构建分阶段资源投入模型
资源分配须按项目推进节奏动态调整，初期聚焦最小可行验证（MVP），后期再扩展至全量部署。避免一次性投入硬件或人力造成闲置。
1、第一阶段（1–2周）配置1名熟悉Prompt Engineering的工程师与1名业务方对接人，用于完成测试集构建与基线结果采集。
2、第二阶段（3–4周）引入1名后端开发人员，集成千问AI API至现有系统接口，同步配置日志埋点以监控调用量与错误率。
3、第三阶段（5–6周）安排2名业务专家参与效果校验，对输出内容进行人工标注，形成反馈闭环并优化提示模板。
四、设计数据安全与权限管控机制
千问AI接入企业系统时，必须隔离敏感字段与非授权访问路径，防止原始业务数据意外外泄或被用于模型微调。
1、在API请求前部署数据清洗模块，自动识别并脱敏身份证号、手机号、账户余额等正则特征字段。
2、为不同部门设置独立的API Key，绑定IP白名单与QPS上限，例如客服部限制每分钟30次调用，财务部限制每分钟5次且禁止上传附件。
3、所有用户与AI交互日志须本地存储于企业内网服务器，禁止启用千问AI平台侧的日志留存功能。
五、制定效果持续监测方案
项目上线后需建立客观评估体系，替代主观“感觉变快了”类判断。监测维度应覆盖系统层、应用层与业务层三个层面。
1、系统层记录API平均延迟、超时率、HTTP 5xx错误占比，阈值设为延迟＞1.2秒或错误率＞0.8%即触发告警。
2、应用层抽取10%对话样本，由质检员按“答案相关性、步骤完整性、术语准确性”三项打分，单次低于2.4分（满分3分）需启动提示词重写。
3、业务层每月统计关键指标变化，例如工单关闭周期、人工转接率、用户满意度NPS，若连续两月无改善则暂停资源追加。
