本课介绍如何使用 SwirlAI 项目画布，在一页纸内系统规划、推进和评估 AI 工程项目。
1．问题说明
清晰的问题说明是整个 AI 项目的起点，用于界定目标、范围与预期成果，帮助技术团队聚焦核心问题、减少理解偏差。该模块应写明当前面临的技术挑战、传统软件方法难以奏效的原因，以及问题若持续存在可能对业务造成的影响。
建议：
- 清楚说明技术问题，使相关人员形成一致理解。
- 尽可能量化问题在时间、成本和性能维度上的具体影响。
- 明确对比 AI 方案与传统规则方法或人工处理方案的优劣。
- 提前验证核心假设，并列出已知限制条件。
注意事项：
- 补充必要的技术背景，确保相关方具备理解问题所需的上下文。
- 问题描述需边界清晰、范围适中，避免因表述含糊或范围过大导致认知不一与资源浪费。
2．数据与知识
数据质量与知识管理直接决定 AI 项目的上限。明确的数据来源、充分的预处理流程与可靠的知识检索机制，是项目顺利落地的必要条件。
建议：
- 写明数据规模、格式与质量状况等基本属性。
- 详细记录数据清洗、预处理步骤与数据增强方法。
- 确定具体的检索策略与技术选型（如嵌入模型与向量数据库）。
注意事项：
- 在立项初期即纳入数据隐私、伦理与合规要求，减少后期的返工调整。
3．AI 方案与方法
本模块阐述项目的总体技术路径，涵盖模型选型、微调策略以及具体的提示词工程方案。
建议：
- 说明选用特定模型架构与微调策略的依据。
- 记录提示词工程方案与检索策略的设计理由。
- 写明后续优化路径及预期的技术取舍（Trade-offs）。
注意事项：
- 方案说明应具体明确，能够直接指导工程实现。
4．性能指标与评估规则
明确的量化指标与评估规则，为判断系统表现与项目成败提供了客观准绳。
建议：
- 结合所选技术路径选取匹配的指标（如准确率、语言连贯性或幻觉率）。
- 设定清晰的上线门槛与目标基准值。
- 规划完整的线上监测与可观测性方案，持续跟踪系统表现。
注意事项：
- 指标定义应精确，目标设定应切合实际。
- 技术评估指标需与业务目标直接对齐。
5．资源与相关人员
梳理所需的专业技能、算力资源与人员分工，有助于保障跨角色协作效率与资源合理配置。
建议：
- 列出项目团队所需的技术栈与专业能力。
- 明确各相关方的角色、职责与交付预期。
- 清点所需的计算资源、开发工具与底层基础设施。
注意事项：
- 团队分工与职责边界需清晰明确。
- 保持信息同步与充分沟通，确保相关方预期一致。
6．风险与缓解措施
提前识别并管控技术、运营、伦理及合规风险，有助于保障项目平稳推进。
建议：
- 逐项列出预期的技术、伦理与运营风险。
- 为每项风险制定清晰、可落地的缓解预案。
- 在项目全生命周期内持续跟踪并定期重估风险状态。
注意事项：
- 重点审视潜在的伦理争议、系统性偏差（Bias）及安全漏洞。
- 为每项风险缓解措施指定明确的责任人。
7．部署与集成
提前规划部署架构与系统集成方式，有助于项目平滑地从开发环境过渡到生产环境，并兼顾扩展能力、可靠性与运行效率。
建议：
- 详细定义集成接口、API 契约与交换数据格式。
- 明确生产运行管理方式、扩缩容需求与日常维护流程。
- 制定完善的版本管理与故障回滚策略。
注意事项：
- 充分评估底层基础设施的复杂度与运维要求。
- 确保技术方案能够兼容企业现有的 IT 系统与组织审批流程。
8．时间安排与里程碑
清晰的时间表与里程碑有助于落实责任、调配资源，并持续跟踪项目进度。
建议：
- 划分明确的项目阶段，给出切合实际的工期安排，并设置具体的技术检查点（Checkpoints）。
- 将每个里程碑与具体的技术交付物及评估达标线直接挂钩。
- 预留适当的缓冲时间，以应对突发技术难点或需求调整。
注意事项：
- 排期时需充分考量客观资源限制及必要的测试验证周期。
- 定期与相关方对齐里程碑定义与交付预期。
结语
借助 AI 项目画布这一结构化工具，团队可以在立项初期对齐技术细节与业务边界，提升工程执行的准确度并改善最终交付效果。
完成知识助手项目画布
结合课程主线项目填写画布：明确飞书资料所有者、访问权限规则、目标用户群体、资料更新频率、答案引用规范、模型服务地域以及核心验收指标；同时将内嵌表格解析、权限实时撤回、资料删除同步与调用成本超预算列为重点待验证事项。
练习：记录本课所用配置、输入、预期结果与失败分支，并用脱敏数据复现。