先说结论：AI不好用，八成不是模型的问题
企业老板常见的抱怨是“AI答非所问”“给的东西不能用”。我们去现场一看，多半是同一个原因：喂进去的料本身是乱的——同一个产品的参数有三个版本，工艺文件散在四个人的电脑里，报价单格式十年换了五茬。
模型再强，也变不出不存在的秩序。所以真正该先做的，不是选模型，是把资料整理成能喂的样子。这件事不难，但需要有人按计划推三周。
第 1 周：盘家底，先知道你有什么
第一周不要动任何文件，只做清单。把企业里“会被反复用到”的资料列出来，通常集中在五类：
- 产品与工艺资料：规格书、图纸说明、工艺卡、BOM。
- 商务资料：历史报价单、合同模板、标书、报价系数。
- 客服与售后资料：常见问题、故障处理手册、退换货规则。
- 对外内容：官网文案、产品手册、展会资料、过往推文。
- 内部规则：审批流程、报销标准、岗位职责、话术库。
列完做一件事：给每一类标上“谁在用、多久用一次、现在存在哪”。这一步做完，通常会发现两件事——有些资料压根没人用，有些高频资料居然只存在某个老师傅的私人电脑里。
第 2 周：定结构，别急着清洗
第二周最容易犯的错是立刻开始改文件。先定结构，再动手，否则改到一半发现分类不对，全部返工。
结构的定法很简单：按“用的时候怎么找”来分，不按“部门怎么管”来分。比如客户问一个售后问题，他要的是“按产品 + 按故障现象”能查到，而不是“属于技术部 2023 年的文件夹”。
具体到文件层面，做好三件事就够：统一命名规则（产品型号_版本_日期）、统一存放位置（一个共享盘，不再允许私人副本）、统一版本号（废掉“最终版”“最最终版”这种命名）。这三件事看着土，但决定了后面能不能自动化。
这一步的思路和 用文档喂给AI：企业知识库落地 完全一致：结构先行，生成在后。
第 3 周：清洗与标注，只做高频部分
第三周才开始真正动文件。关键原则是：不要全量清洗，只清洗高频的那 20%。全量清洗是永远做不完的工程，中小企业也没这个预算。
清洗做四件事：删掉明显过期版本、把扫描件做文字识别、把表格里的合并单元格拆开、把口语化的记录补成完整句子。标注则是给每份资料加上“适用场景”——这份工艺卡适用于哪类产品、这份报价单属于哪个客户类型。
做完后跑一个最简单的验证：找五个真实问题，看AI能不能只用这批资料答对三个以上。答不对，说明还缺料，回去补；答对了，就可以进下一步了。
哪些东西绝对不要喂进去
这一点必须讲清楚，也是 企业用AI的合规与数据安全 里反复强调的：
- 客户身份信息和联系方式：手机号、身份证、地址，不要进任何外部模型。
- 未公开的财务数据：成本明细、毛利率、员工薪资。
- 涉密图纸与技术诀窍：如果你的核心竞争力就是那几个参数，不要上传公有云。
- 来源不明的内容：网上随便扒的资料，喂进去只会污染答案。
需要用到这些数据时，正确做法是本地部署或私有化方案，成本比想象中低。具体投入可以在 宁波中小企业AI预算表 里对照着算。
三周之后：整理不是一次性项目
整理完最怕的是三个月后又乱回去。给它加一个最小机制：指定一个人，每月花两小时做“新增资料归位 + 废版本清理”。没有这个机制，半年后又要重来一遍。
需要人带着跑一遍
每家企业的资料状况差别很大，通用模板照搬基本都要返工。如果你想在宁波本地把这三周跑起来，直接 联系我们，我们先看你的资料现状，再决定是全量还是只做高频那 20%。