AI与各行各业的融合程度正在不断加深。

从医疗健康到金融服务，从教育到制造业，从零售到物流，AI的应用正在推动这些行业的转型升级，提高效率，降低成本，创造新的增长点。一家专注于显示制造的企业就遇到了这样的挑战。

客户痛点：

• 客户拥有7000+的员工，其技术人员约有60%以上，企业知识分散在各个部门，管理难度大，随着新员工入职的增多，对于企业知识库的构建也迫在眉睫：

🧐信息检索耗时

缺乏统一知识库导致员工在获取研究报告和技术文档时效率低下，影响工作和新员工培训。

🧐知识库管理难

企业知识分散，缺少集中管理，使得新员工掌握公司核心知识困难，项目和研发效率受限。

• 客户拥有100+名专业设计师组成的设计团队，承担着产品设计图、宣传海报等重要图像的创作任务。然而，随着市场竞争的加剧和业务需求的增多，设计团队面临着以下挑战：

🧐创作效率与质量挑战

设计团队需快速提高创作能力，满足日益增长的业务需求。

🧐图片管理难题

设计作品数量多，需细化管理权限，同时需要集中存储和高效检索。

在多方了解与考察后，客户最终决定与VERYCLOUD睿鸿股份合作，共同开展基于亚马逊云科技的GenAI相关项目。

*VERYCLOUD睿鸿股份作为国内的IDC、CDN、云服务商，同时也是亚马逊云科技的高级合作伙伴，拥有丰富的上云迁移、GenAI项目、云上管理和云上运维的实战经验，致力于为用户提供一站式的解决方案和全面的服务支持，帮助客户实现数字化转型，过渡到基于云的架构。

解决之道：

针对客户企业内部知识库需求，结合亚马逊云科技Amazon SageMaker等AI托管服务满足云资源要求，采用RAG方式实现方案落地。

进行RAG知识库的部署，根据客户需求，设计知识库的整体架构，包括数据层、检索层、生成层等，并选择合适的检索引擎和模型，将文档格式进行统一。

知识库构建业务逻辑图

在部署阶段，我们遵循既定计划，分步骤进行数据清洗，并为各段数据定义标签和关键字，以满足检索需求。我们选用了合适的Embedding模型对数据进行向量化处理，并采用混合索引模式，确保从查询结果中筛选出最符合用户问题的答案。

最后，确定知识库的上线计划，并进行必要的调整和优化，确保知识库能够稳定运行满足用户需求。

在亚马逊云科技上部署SD WebUI解决方案，满足设计院内部员工内部生图需要。

我们结合亚马逊云科技服务进行SD WebUI的部署，配置Amazon SageMaker资源，将传入的文本或图片通过SD模型生成新的图片，将模型部署到Amazon SageMaker异步推理的终端节点上，并结合自动扩展功能实现节点按需供应，实现多用户同时使用同一平台，用户权限得到同一管理，方便统一资源调配。

 

在测试与验证阶段，设计并执行文生图、图生图等操作，进行功能和性能测试，确保系统满足需求。最后，在部署完成后，逐步上线应用程序，SD WebUI稳定运行。

获得成果：

通过双方的紧密合作，项目取得了显著的成效。

✅创建的企业内部知识库系统不仅极大地提升了新员工培训的效率，使他们能够快速地了解公司文化、组织结构和业务流程，而且还显著提高了业务支持的响应速度。

✅部署SD WebUI后，不仅满足了设计院内部员工的生图需求，还解放了本地个人电脑，极大地提高了设计工作的效率。基于文生图的ID辅助设计使用场景也日益丰富，如设计师根据产品定位和需求生成概念草图设计、UI设计图等素材；营销人员用于活动策划的效果图等。

通过这次合作，客户不仅解决了紧迫的业务痛点，还为未来的增长和创新打开了新的可能性。VERYCLOUD睿鸿股份将继续支持更多客户在数字化转型的道路上不断前行，共同探索AI技术带来的无限可能。