“怎么把 AI 落地做成可复盘、可展示的案例?”——本文给出方法与可复用模板,并说明 osFoundry 与 dgm 的角色。
说明:dgm 是独立于 osFoundry 的集成与落地服务商。
好案例的逻辑链
不是堆数字,而是讲清:背景痛点 → 方案 → 落地过程 → 可量化结果 → 经验复盘。结果要可量化且诚实——用基线对照、标明口径,避免夸大的”提升 X%“。
落地热门行业
据 2025 招投标数据,教科、政务、通信、能源、金融、交通、医疗居前,且多走私有化(数据不出域/信创)。可参考同行业场景,但要结合自身数据与流程。
案例模板
| 部分 | 内容 |
|---|---|
| 场景与挑战 | 业务痛点 |
| 技术方案 | 模型 + RAG + 集成 |
| 合规 | 数据安全/备案 |
| 结果 | 可量化、对照基线 |
| 复盘 | 经验与下一步 |
osFoundry + dgm 的角色
osFoundry 提供编排 + RAG + 自托管 + 数据不出域的落地底座;dgm 把上述方法落到你的具体场景,从评估、PoC 到上线与复盘。osFoundry 公布数据区为美/欧/日(无中国区),中国落地走自托管,由 dgm 设计。
dgm 作为独立的 osFoundry 集成伙伴,帮你做可复盘、可展示的 AI 落地。欢迎联系 dgm。