1. AI平台与LLMOps所有权*
定义并实施AI部署和监控标准
构建和管理AI系统的CI/CD流水线
监控模型性能、漂移、幻觉和系统可靠性
定义回滚和人机协同策略
2. 知识库与RAG架构*
设计和管理支持汽车售后市场业务运营的企业知识平台
实施和优化检索增强生成系统，整合业务文档、产品知识及企业流程知识
为技术、产品和业务数据源定义文档摄取流水线
与业务团队协作，为AI驱动的决策支持和知识助手构建知识
持续提高AI响应的相关性、准确性和业务可用性
3. AI质量工程与测试*
定义AI测试框架（功能+非功能）
实施：提示评估、输出验证、代理的回归测试、AI行为的缺陷跟踪
使用结构化KPI衡量AI系统可靠性
4. 代理生命周期管理*
训练、微调和评估支持业务工作流和企业知识访问的AI代理
与业务用户和领域专家紧密合作，提高AI准确性
管理来自运营团队的反馈循环
提高针对业务查询、产品信息和运营流程的答案相关性
确保企业环境中AI决策的可解释性和可追溯性
5. 负责任AI与治理*
确保数据隐私和合规性
实施审计日志和可追溯性
定义企业AI的护栏
使AI治理与博世标准保持一致
6. 创新赋能*
识别适用于汽车售后市场业务场景的新AI赋能工具和技术
为业务知识助手和企业AI应用标准化可复用的AI模式
支持针对销售、供应链、产品知识和服务运营中真实业务问题的概念验证
与首席AI架构师和业务利益相关者紧密合作