TeGo-AI 常见问题解答

本 FAQ 收集了 TeGo-AI 平台使用过程中最常见的问题和解答，特别针对项目经理、运营人员和产品经理等非技术角色，用通俗易懂的语言解释技术概念，帮助快速理解平台价值和解决实际问题。问题按照业务场景分类，每个问题都提供了详细的解答和解决步骤。如果您的问题未在此处找到答案，请联系我们的技术支持团队。

平台基础

TeGo-AI 平台是什么？它有什么主要功能？

A: TeGo-AI 是一个企业级 AI 智能体管理平台，简单理解就是"让 AI 帮您自动处理业务"的工具。

核心功能（用业务语言解释）：

• 智能体引擎：像搭积木一样，把业务流程变成自动化机器人，无需编程
• MCP 服务管理：让 AI 能够连接和使用公司现有的系统（如 CRM、ERP、数据库）
• 模型网关：统一管理各种 AI 模型，就像统一管理不同供应商一样
• 智能体市场：提供现成的业务模板，直接使用或稍作修改
• 系统管理：控制谁能用、能用什么功能，保障企业安全

业务价值：

• 减少重复性工作 80% 以上
• 24/7 不间断服务客户
• 降低人力成本 30-50%
• 提升业务响应速度 10 倍以上

什么是智能体？它和传统软件有什么区别？

A: 智能体就像是一个"数字员工"，能够理解自然语言指令并自动完成复杂任务。

传统软件 vs 智能体：

对比维度	传统软件	智能体
使用方式	需要学习操作界面	用自然语言对话
灵活性	功能固定，难以修改	可根据需求调整
学习能力	无法学习新知识	持续学习优化
决策能力	按预设规则执行	具备判断和决策能力
集成能力	需要开发对接	自动连接各种系统

实际例子：

• 传统客服系统：客户只能选择预设选项，无法处理复杂问题
• 智能客服：客户直接描述问题，AI 理解后自动处理或转接人工

什么是工作流？为什么需要可视化编排？

A: 工作流就是"业务流程的数字化版本"，把复杂的业务逻辑变成可视化的流程图。

为什么需要可视化编排：

• 降低门槛：业务人员无需编程就能创建自动化流程
• 提高效率：拖拽式操作比写代码快 10 倍以上
• 便于维护：流程图比代码更容易理解和修改
• 减少错误：可视化减少了逻辑错误的可能性

工作流示例：

客户咨询 → AI 理解问题 → 查询知识库 → 生成回答 → 发送给客户
    ↓
如果无法解决 → 转接人工客服 → 记录工单 → 通知相关人员

什么是 MCP 服务？为什么需要它？

A: MCP（Model Context Protocol）是"让 AI 连接外部系统的桥梁"，就像给 AI 装上了"手和脚"。

为什么需要 MCP：

• 数据孤岛问题：公司系统各自独立，AI 无法访问
• 重复开发：每个 AI 应用都要重新对接系统
• 安全风险：直接连接系统存在安全隐患
• 管理复杂：多个 AI 应用管理困难

MCP 的价值：

• 统一接入：一次配置，所有 AI 都能使用
• 安全保障：通过令牌控制访问权限
• 易于管理：集中管理所有外部连接
• 快速扩展：新增系统只需配置一次

实际应用：

• 连接 CRM 系统，AI 可以查询客户信息
• 连接财务系统，AI 可以处理报销流程
• 连接邮件系统，AI 可以自动发送通知

我需要什么技术背景才能使用 TeGo-AI？

A: TeGo-AI 设计为低代码/无代码平台，不同角色有不同的技术要求：

项目经理/产品经理：

• 无需编程经验：通过可视化界面创建智能体
• 需要了解：业务流程、用户需求、功能规划
• 核心技能：需求分析、流程梳理、用户体验设计
• 学习时间：1-2 周即可熟练使用

运营人员：

• 无需编程经验：使用现成的智能体模板
• 需要了解：业务规则、客户服务流程
• 核心技能：内容运营、数据分析、客户沟通
• 学习时间：3-5 天即可上手

业务分析师：

• 无需编程经验：通过拖拽创建工作流
• 需要了解：业务流程、数据分析、需求梳理
• 核心技能：Excel、流程图绘制、业务建模
• 学习时间：1 周即可独立创建智能体

开发人员：

• 需要了解：API 调用、JSON 格式、基础编程
• 核心技能：自定义脚本、系统集成、性能优化
• 学习时间：2-3 天即可掌握高级功能

系统管理员：

• 需要了解：Linux 系统、Docker 容器、网络配置
• 核心技能：服务器管理、安全配置、故障排查
• 学习时间：1 周即可完成部署和运维

作为项目经理，我如何评估 TeGo-AI 对项目的价值？

A: 从项目管理角度，可以从以下几个维度评估：

ROI 分析：

• 成本节约：减少重复性工作，降低人力成本 30-50%
• 效率提升：自动化处理速度比人工快 10 倍以上
• 质量改善：减少人为错误，提高服务质量
• 时间节省：项目交付周期缩短 40-60%

风险控制：

• 技术风险：低代码平台降低开发风险
• 人员风险：减少对特定技术人员的依赖
• 进度风险：可视化开发提高项目可控性
• 质量风险：标准化流程减少质量波动

业务价值：

• 客户体验：24/7 服务，响应速度更快
• 竞争优势：快速响应市场变化
• 创新能力：快速验证新想法
• 扩展能力：轻松应对业务增长

实施建议：

• 小步快跑：从简单场景开始试点
• 逐步扩展：成功后再推广到更多场景
• 持续优化：根据使用反馈不断改进
• 培训支持：确保团队掌握使用方法

作为运营人员，我能用 TeGo-AI 做什么？

A: 运营人员可以用 TeGo-AI 解决很多日常工作中的痛点：

客户服务自动化：

• 智能客服：自动回答常见问题，减少人工客服压力
• 工单处理：自动分类和分配工单，提高处理效率
• 客户关怀：自动发送生日祝福、续费提醒等

内容运营自动化：

• 内容生成：自动生成产品介绍、营销文案
• 内容分发：自动发布到多个平台
• 数据分析：自动分析内容效果，生成报告

营销活动自动化：

• 用户画像：自动分析用户行为，生成个性化推荐
• 活动执行：自动执行营销活动流程
• 效果跟踪：自动统计活动效果，生成分析报告

内部流程优化：

• 审批流程：自动化审批流程，减少等待时间
• 数据同步：自动同步各部门数据，避免信息不一致
• 报表生成：自动生成各类运营报表

实际案例：

• 电商运营：自动处理订单、库存、客服
• 内容运营：自动发布文章、管理评论
• 用户运营：自动用户分层、精准营销
• 活动运营：自动活动执行、效果分析

作为产品经理，如何规划 AI 产品的功能？

A: 产品经理需要从用户价值和商业价值两个角度规划 AI 功能：

用户价值分析：

• 痛点识别：哪些重复性工作可以自动化
• 效率提升：哪些流程可以优化
• 体验改善：哪些交互可以更智能
• 成本降低：哪些人力可以释放

功能优先级排序：

• 高频刚需：使用频率高、用户痛点明显的功能
• 低门槛高价值：容易实现但价值大的功能
• 差异化功能：竞争对手没有的独特功能
• 未来趋势：符合技术发展趋势的功能

产品规划建议：

• MVP 阶段：选择 1-2 个核心场景，快速验证价值
• 成长阶段：基于用户反馈，逐步完善功能
• 成熟阶段：形成完整的产品生态，覆盖全业务场景

成功指标：

• 用户采用率：有多少用户在使用 AI 功能
• 使用频率：用户多久使用一次
• 满意度：用户对 AI 功能的评价
• 业务指标：对业务目标的贡献度

TeGo-AI 支持哪些操作系统？

A: TeGo-AI 支持以下操作系统：

服务器端（生产环境）：

• Ubuntu 20.04 LTS 及以上
• CentOS 7 及以上
• RHEL 8 及以上
• Debian 10 及以上

开发环境：

• macOS 10.15 及以上
• Windows 10 及以上（通过 WSL2）
• Linux 各主流发行版

浏览器支持：

• Chrome 90 及以上
• Firefox 88 及以上
• Safari 14 及以上
• Edge 90 及以上

平台的最低硬件要求是什么？

A: 根据使用场景，硬件要求如下：

开发测试环境：

• CPU：4 核心
• 内存：8GB
• 存储：50GB SSD
• 网络：稳定的互联网连接

生产环境（小规模）：

• CPU：8 核心
• 内存：16GB
• 存储：200GB SSD
• 网络：专线或高质量宽带

生产环境（大规模）：

• CPU：16 核心及以上
• 内存：32GB 及以上
• 存储：500GB SSD 及以上
• 网络：专线连接

安装部署

如何安装 TeGo-AI 平台？

A: 安装步骤非常简单，主要分为以下几个步骤：

• 安装 Docker 和 Docker Compose
• 下载部署文件
• 配置环境变量
• 启动服务

详细安装步骤请参考 快速开始指南。

安装过程中遇到 "端口被占用" 错误怎么办？

A: 这是常见问题，解决方法如下：

检查端口占用：

# 检查 5678 端口是否被占用
sudo netstat -tulpn | grep :5678

解决方法：

• 停止占用端口的进程：

  sudo kill -9 <进程ID>
  

• 修改端口配置：
  编辑 docker-compose.yml 文件，修改端口映射：

  ports:
    - "8080:5678"  # 将 5678 改为 8080
  

• 使用其他端口：
  重新启动服务：

  docker-compose up -d
  

为什么启动后无法访问平台？

A: 可能的原因和解决方法：

检查服务状态：

docker-compose ps

常见原因：

• 服务未完全启动：等待 2-3 分钟后再试
• 防火墙阻止：检查防火墙设置
• 端口配置错误：检查端口映射配置
• 网络问题：检查网络连接

解决步骤：

• 检查所有容器状态是否为 "Up"
• 查看服务日志：docker-compose logs
• 检查防火墙：sudo ufw status
• 测试本地访问：curl http://localhost:5678

如何重置管理员密码？

A: 重置管理员密码的方法：

方法 1：通过环境变量

• 编辑 .env 文件
• 修改 ADMIN_PASSWORD 值
• 重启服务：docker-compose restart

方法 2：通过数据库

# 进入数据库容器
docker-compose exec postgres psql -U tego_user -d tego_ai

# 更新管理员密码
UPDATE users SET password = 'new_password_hash' WHERE email = 'admin@yourcompany.com';

方法 3：重新初始化

# 停止服务
docker-compose down

# 删除数据卷
docker volume rm tego-ai_postgres_data

# 重新启动
docker-compose up -d

智能体引擎

如何创建第一个智能体？

A: 创建智能体的步骤：

• 进入智能体引擎：登录平台 → 智能体 → 智能体引擎
• 创建工作流：点击 "创建工作流"
• 设计逻辑：拖拽节点，连接流程
• 配置参数：设置节点参数和变量
• 测试验证：使用测试功能验证逻辑
• 发布上线：保存并激活智能体

详细步骤请参考 产品操作手册 中的智能体创建章节。

Q9.1: 有哪些常见的业务场景可以快速上手？

A: 以下是一些适合快速上手的业务场景：

客服场景：

• 智能问答：自动回答客户常见问题
• 工单处理：自动分类和分配工单
• 客户关怀：自动发送生日祝福、续费提醒

营销场景：

• 内容生成：自动生成产品介绍、营销文案
• 用户画像：分析用户行为，生成个性化推荐
• 活动执行：自动执行营销活动流程

运营场景：

• 数据同步：自动同步各部门数据
• 报表生成：自动生成各类运营报表
• 审批流程：自动化审批流程

销售场景：

• 线索管理：自动分配和跟进销售线索
• 客户跟进：自动发送跟进邮件和提醒
• 报价生成：根据需求自动生成报价单

财务场景：

• 报销处理：自动审核和流程报销申请
• 发票管理：自动识别和处理发票
• 成本分析：自动分析成本数据

Q9.2: 如何选择合适的节点类型？

A: 根据业务需求选择合适的节点类型：

AI 相关节点：

• AI 模型调用：需要 AI 理解和生成内容时使用
• 文本分析：需要分析文本内容时使用
• 图像识别：需要识别图片内容时使用

数据处理节点：

• 条件判断：需要根据条件执行不同逻辑时使用
• 数据转换：需要转换数据格式时使用
• 数据存储：需要保存数据时使用

外部集成节点：

• HTTP 请求：需要调用外部 API 时使用
• 邮件发送：需要发送邮件时使用
• 数据库操作：需要查询或更新数据库时使用

流程控制节点：

• 等待：需要暂停执行时使用
• 循环：需要重复执行时使用
• 合并：需要合并多个数据流时使用

选择建议：

• 从简单开始：先使用基础节点，熟悉后再使用复杂节点
• 参考模板：查看智能体市场中的模板，学习节点使用方式
• 逐步优化：根据实际效果调整节点配置
• 寻求帮助：遇到问题可以查看文档或联系技术支持

Q9.3: 如何设计一个高效的智能体？

A: 设计高效智能体的关键要素：

明确业务目标：

• 解决什么问题：明确要解决的具体业务问题
• 预期效果：设定可量化的成功指标
• 用户群体：明确谁会使用这个智能体

简化流程设计：

• 减少节点数量：能用 3 个节点解决的问题，不要用 10 个
• 避免复杂逻辑：复杂的判断逻辑可以拆分成多个简单步骤
• 优化执行路径：减少不必要的等待和重复操作

提高准确性：

• 完善提示词：提供清晰、具体的指令
• 设置容错机制：处理异常情况，避免流程中断
• 持续优化：根据使用反馈不断改进

保障性能：

• 设置超时时间：避免长时间等待
• 使用缓存：对重复查询使用缓存
• 异步处理：对耗时操作使用异步处理

实际案例：

智能客服智能体设计：
- 接收用户问题（Chat Trigger）
- 理解问题意图（AI 模型调用）
- 查询知识库（HTTP 请求）
- 生成回答（AI 模型调用）
- 发送回答（邮件发送）
- 记录对话（数据存储）

Q9.4: 如何测试和优化智能体？

A: 测试和优化智能体的方法：

测试阶段：

• 功能测试：验证每个节点是否正常工作
• 流程测试：验证整个流程是否按预期执行
• 边界测试：测试异常情况和边界条件
• 性能测试：测试响应时间和并发处理能力

优化方法：

• 分析执行日志：查看每个节点的执行情况
• 收集用户反馈：了解用户使用体验
• 监控关键指标：成功率、响应时间、用户满意度
• 持续迭代：根据数据反馈不断优化

常见优化点：

• 提示词优化：让 AI 更好地理解任务
• 参数调优：调整模型参数提高效果
• 流程简化：减少不必要的步骤
• 错误处理：完善异常处理机制

测试工具：

• 内置测试功能：使用平台提供的测试工具
• A/B 测试：对比不同配置的效果
• 用户测试：邀请真实用户参与测试
• 压力测试：测试高并发情况下的表现

智能体执行失败怎么办？

A: 智能体执行失败的排查步骤：

查看执行记录：

• 进入智能体引擎
• 点击 "执行记录"
• 找到失败的执行记录
• 查看详细错误信息

常见原因和解决方法：

• 凭证配置错误：

  • 检查 API 密钥是否正确
  • 测试外部服务连接
  • 更新过期的凭证

• 网络连接问题：

  • 检查网络连接
  • 验证外部 API 可用性
  • 检查防火墙设置

• 参数配置错误：

  • 检查节点参数设置
  • 验证变量名称和类型
  • 查看输入数据格式

• 代码逻辑错误：

  • 检查自定义脚本代码
  • 查看 JavaScript/Python 语法
  • 验证变量作用域

如何调试智能体？

A: 智能体调试的方法：

使用测试功能：

• 在智能体编辑页面点击 "执行工作流"
• 输入测试数据
• 查看执行过程和结果
• 根据结果调整配置

查看详细日志：

• 进入执行记录页面
• 点击失败的执行记录
• 查看每个节点的输入输出
• 分析错误原因

使用调试模式：

• 在节点配置中启用调试模式
• 查看详细的执行信息
• 逐步验证每个节点

常见调试技巧：

• 使用简单的测试数据
• 逐步添加复杂逻辑
• 检查数据格式和类型
• 验证外部服务连接

智能体可以调用哪些外部服务？

A: TeGo-AI 支持调用多种外部服务：

AI 模型服务：

• OpenAI GPT 系列
• 百度文心一言
• 阿里通义千问
• 腾讯混元
• 智谱 AI
• 月之暗面 Kimi

通信服务：

• 邮件发送（SMTP）
• 短信发送
• 微信通知
• Slack
• Discord
• Telegram

云服务：

• AWS 服务
• 阿里云服务
• 腾讯云服务
• 华为云服务

数据库：

• MySQL
• PostgreSQL
• MongoDB
• Redis

其他服务：

• HTTP API 调用
• Webhook 触发
• 文件处理
• 数据转换

MCP 服务

什么是 MCP？它有什么作用？

A: MCP（Model Context Protocol）是连接 AI 模型与外部工具、数据和服务的开放协议。

主要作用：

• 扩展 AI 能力：让 AI 能够访问和使用外部工具
• 统一接口：提供标准化的工具调用接口
• 安全控制：通过令牌管理控制访问权限
• 资源管理：统一管理工具和资源

在 TeGo-AI 中的应用：

• 连接企业内部系统
• 提供数据查询能力
• 集成第三方 API
• 扩展智能体功能

Q13.1: 为什么企业需要 MCP 服务？它解决了什么问题？

A: MCP 服务解决了企业 AI 应用中的几个关键问题：

数据孤岛问题：

• 现状：企业各部门系统独立，数据无法共享
• 问题：AI 无法获取完整信息，影响决策质量
• 解决：MCP 统一接入所有系统，AI 可以访问全量数据

重复开发问题：

• 现状：每个 AI 应用都要重新对接系统
• 问题：开发成本高，维护困难
• 解决：一次配置，所有 AI 应用都能使用

安全风险问题：

• 现状：直接连接系统存在安全隐患
• 问题：数据泄露、权限失控
• 解决：通过令牌控制访问权限，保障数据安全

管理复杂问题：

• 现状：多个 AI 应用管理困难
• 问题：配置分散，难以统一管理
• 解决：集中管理所有外部连接

实际价值：

• 开发效率：减少 80% 的集成开发工作
• 维护成本：降低 60% 的维护成本
• 安全等级：提升 90% 的安全保障
• 管理效率：提高 70% 的管理效率

Q13.2: 如何规划企业的 MCP 服务架构？

A: 规划 MCP 服务架构需要考虑以下几个方面：

业务需求分析：

• 梳理业务流程：识别需要自动化的业务场景
• 分析数据需求：确定需要访问哪些系统和数据
• 评估集成复杂度：评估各系统的集成难度
• 制定优先级：按业务价值和技术难度排序

技术架构设计：

• 服务分层：按业务域划分 MCP 服务
• 权限控制：设计细粒度的权限管理
• 监控告警：建立完善的监控体系
• 容灾备份：确保服务高可用

实施策略：

• 试点先行：选择 1-2 个核心场景试点
• 逐步扩展：成功后再推广到更多场景
• 标准化：建立统一的开发和管理标准
• 持续优化：根据使用反馈不断改进

组织保障：

• 技术团队：配备专门的 MCP 开发团队
• 业务团队：业务人员深度参与需求分析
• 运维团队：建立完善的运维保障体系
• 培训体系：确保团队掌握相关技能

Q13.3: 如何评估 MCP 服务的投资回报？

A: 从多个维度评估 MCP 服务的投资回报：

成本分析：

• 开发成本：传统开发 vs MCP 开发成本对比
• 维护成本：系统维护和升级成本
• 人力成本：减少重复开发，释放人力资源
• 时间成本：项目交付周期缩短

收益分析：

• 效率提升：业务流程自动化带来的效率提升
• 质量改善：减少人为错误，提高服务质量
• 创新加速：快速验证新想法，加速产品创新
• 竞争优势：提升企业竞争力

风险评估：

• 技术风险：MCP 技术成熟度和稳定性
• 安全风险：数据安全和隐私保护
• 业务风险：对现有业务流程的影响
• 人员风险：团队技能和接受度

量化指标：

• 开发效率：项目交付时间缩短百分比
• 运营效率：业务流程处理时间缩短百分比
• 成本节约：人力成本节约金额
• 质量提升：错误率降低百分比

实际案例：

• 某电商企业：通过 MCP 集成 20+ 系统，开发效率提升 300%
• 某制造企业：自动化生产流程，运营成本降低 40%
• 某金融企业：统一风控数据，决策准确率提升 25%

如何创建 MCP 服务？

A: 创建 MCP 服务的步骤：

• 进入 MCP 管理：登录平台 → MCP → 我的 MCP
• 添加服务器：点击 "添加服务器"
• 配置基础信息：设置服务器名称、描述等
• 配置工具：添加工具和 API 接口
• 配置资源：添加可访问的资源
• 测试连接：验证配置是否正确
• 启动服务：激活 MCP 服务器

详细步骤请参考 产品操作手册 中的 MCP 服务创建章节。

MCP 服务创建失败怎么办？

A: MCP 服务创建失败的排查步骤：

检查配置信息：

• 验证服务器名称格式（只能包含字母、数字、连字符）
• 检查 API 地址是否正确
• 确认认证信息是否有效
• 验证参数映射是否正确

常见错误和解决方法：

• 服务器名称格式错误：

  • 只能使用字母、数字、连字符
  • 不能以数字开头
  • 不能包含特殊字符

• API 地址无效：

  • 检查 URL 格式是否正确
  • 验证服务是否可访问
  • 确认网络连接正常

• 认证失败：

  • 检查 API 密钥是否正确
  • 验证认证方式是否匹配
  • 确认权限是否足够

• 参数映射错误：

  • 检查参数名称是否匹配
  • 验证参数类型是否正确
  • 确认必填参数是否完整

如何测试 MCP 服务？

A: 测试 MCP 服务的方法：

使用平台测试功能：

• 在 MCP 管理页面找到目标服务
• 点击 "测试连接" 按钮
• 查看测试结果和错误信息

使用 API 测试：

# 测试 MCP 服务健康状态
curl -X GET http://localhost:27000/health

# 测试工具调用
curl -X POST http://localhost:27000/tools/your-tool \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer your-token" \
  -d '{"param1": "value1"}'

在智能体中使用：

• 创建智能体时选择 MCP 工具节点
• 配置工具参数
• 执行测试验证功能

模型网关

如何配置模型网关？

A: 配置模型网关的步骤：

• 进入模型网关：登录平台 → 模型网关 → 渠道管理
• 添加渠道：点击 "新增渠道"
• 选择厂商：选择模型提供商（如 OpenAI）
• 配置信息：填写 API Key、Base URL 等
• 测试连接：验证配置是否正确
• 启用渠道：激活模型渠道

支持的模型厂商：

• OpenAI（GPT 系列）
• Anthropic（Claude 系列）
• 百度（文心一言）
• 阿里（通义千问）
• 腾讯（混元）
• 智谱 AI
• 月之暗面

模型调用失败怎么办？

A: 模型调用失败的排查步骤：

检查渠道状态：

• 进入渠道管理页面
• 查看渠道状态是否为 "正常"
• 检查最后测试时间

常见原因和解决方法：

• API Key 无效：

  • 检查 API Key 是否正确
  • 验证 API Key 是否过期
  • 确认账户余额是否充足

• 网络连接问题：

  • 检查网络连接
  • 验证防火墙设置
  • 测试 API 端点可访问性

• 配额限制：

  • 检查 API 调用配额
  • 验证速率限制设置
  • 确认账户状态

• 参数配置错误：

  • 检查模型名称是否正确
  • 验证参数格式
  • 确认请求体结构

如何监控模型使用情况？

A: 监控模型使用情况的方法：

查看数据看板：

• 进入模型网关 → 数据看板
• 查看使用统计和成本分析
• 分析各模型的使用情况

查看使用日志：

• 进入使用日志页面
• 筛选特定时间范围
• 查看详细的调用记录

设置告警：

• 配置使用量告警
• 设置成本阈值
• 监控异常调用

关键指标：

• 总请求次数
• 成功/失败率
• 平均响应时间
• Token 消耗量
• 成本统计

如何优化模型调用成本？

A: 优化模型调用成本的方法：

选择合适的模型：

• 根据任务复杂度选择模型
• 简单任务使用成本较低的模型
• 复杂任务使用高性能模型

优化提示词：

• 使用提示词优化功能
• 减少不必要的 Token 消耗
• 提高提示词效率

设置使用限制：

• 配置 RPM/TPM 限制
• 设置月度消费额度
• 监控异常使用

缓存策略：

• 对相同请求使用缓存
• 避免重复调用
• 优化请求频率

系统管理

如何管理用户权限？

A: 管理用户权限的步骤：

创建用户：

• 进入系统管理 → 用户管理
• 点击 "新增用户"
• 填写用户信息
• 分配角色权限

角色管理：

• 进入角色管理页面
• 创建自定义角色
• 配置系统权限和菜单权限
• 分配给用户

权限类型：

• 系统权限：控制功能操作权限
• 菜单权限：控制页面访问权限
• 数据权限：控制数据访问范围

如何配置 LDAP 认证？

A: 配置 LDAP 认证的步骤：

• 进入系统设置：系统 → 系统设置 → 认证
• 配置 LDAP 连接：
  • 服务器地址
  • 端口号
  • 加密方式
• 配置认证信息：
  • 基础 DN
  • 管理员账号
  • 密码
• 配置属性映射：
  • 用户名属性
  • 邮箱属性
  • 显示名称属性
• 测试连接：验证配置是否正确
• 启用同步：设置自动同步策略

如何备份和恢复数据？

A: 备份和恢复数据的方法：

自动备份：

• 配置定时备份任务
• 设置备份保留策略
• 监控备份状态

手动备份：

# 备份数据库
docker-compose exec postgres pg_dump -U tego_user tego_ai > backup.sql

# 备份配置文件
cp docker-compose.yml backup/
cp .env backup/

恢复数据：

# 停止服务
docker-compose down

# 恢复数据库
docker-compose exec postgres psql -U tego_user -d tego_ai < backup.sql

# 重启服务
docker-compose up -d

如何升级平台版本？

A: 升级平台版本的步骤：

备份数据：

• 备份数据库
• 备份配置文件
• 备份应用数据

下载新版本：

• 下载新的部署文件
• 查看升级说明
• 检查兼容性

执行升级：

• 停止当前服务
• 更新配置文件
• 启动新版本服务
• 验证功能正常

回滚计划：

• 准备回滚脚本
• 保留旧版本文件
• 测试回滚流程

性能优化

如何提升平台性能？

A: 提升平台性能的方法：

硬件优化：

• 增加 CPU 和内存
• 使用 SSD 硬盘
• 优化网络配置

软件优化：

• 调整 Docker 配置
• 优化数据库参数
• 配置 Redis 缓存

应用优化：

• 优化查询语句
• 减少不必要的 API 调用
• 使用异步处理

监控优化：

• 设置性能监控
• 分析瓶颈点
• 持续优化

如何解决内存不足问题？

A: 解决内存不足的方法：

检查内存使用：

# 查看内存使用情况
free -h
docker stats

优化内存使用：

• 调整容器内存限制
• 优化应用配置
• 清理无用数据

增加内存：

• 升级服务器内存
• 配置交换空间
• 优化内存分配

如何解决响应慢的问题？

A: 解决响应慢的方法：

分析性能瓶颈：

• 监控 CPU 使用率
• 检查内存使用情况
• 分析网络延迟
• 查看数据库性能

优化策略：

• 增加服务器资源
• 优化数据库查询
• 配置缓存策略
• 使用 CDN 加速

监控告警：

• 设置性能阈值
• 配置告警通知
• 定期性能分析

故障排查

平台无法启动怎么办？

A: 平台无法启动的排查步骤：

检查系统状态：

# 检查 Docker 服务
sudo systemctl status docker

# 检查容器状态
docker-compose ps

# 查看错误日志
docker-compose logs

常见原因：

• 端口被占用
• 资源不足
• 配置错误
• 网络问题

解决方法：

• 释放被占用的端口
• 增加系统资源
• 检查配置文件
• 修复网络连接

数据库连接失败怎么办？

A: 数据库连接失败的排查步骤：

检查数据库状态：

# 检查 PostgreSQL 容器
docker-compose ps postgres

# 查看数据库日志
docker-compose logs postgres

# 测试数据库连接
docker-compose exec postgres psql -U tego_user -d tego_ai -c "SELECT 1;"

常见原因：

• 数据库服务未启动
• 密码配置错误
• 网络连接问题
• 磁盘空间不足

解决方法：

• 重启数据库服务
• 检查密码配置
• 修复网络连接
• 清理磁盘空间

如何联系技术支持？

A: 获取技术支持的方式：

在线支持：

• 查看在线文档
• 访问社区论坛
• 提交工单

联系方式：

• 邮箱：support@zhama.com.cn
• 电话：400-xxx-xxxx
• 微信：TeGo-AI-Support

支持时间：

• 工作日：9:00-18:00
• 紧急支持：7x24 小时

提供信息：

• 问题描述
• 错误日志
• 系统环境
• 复现步骤

业务场景应用

如何选择合适的 AI 模型？不同模型有什么区别？

A: 选择合适的 AI 模型需要考虑任务类型、成本、性能等因素：

模型类型对比：

模型类型	适用场景	优势	劣势	成本
GPT-4	复杂推理、创意写作	能力强、理解准确	成本高、速度慢	高
GPT-3.5	日常对话、简单任务	成本低、速度快	能力相对较弱	低
Claude	长文本处理、分析	上下文长、分析能力强	创意能力一般	中
文心一言	中文理解、本土化	中文理解好、成本低	英文能力一般	低
通义千问	多模态、图像理解	支持图像、多语言	推理能力一般	中

选择建议：

• 简单任务：选择 GPT-3.5 或文心一言
• 复杂任务：选择 GPT-4 或 Claude
• 成本敏感：选择国产模型
• 性能优先：选择 GPT-4 或 Claude

如何衡量 AI 应用的成功？有哪些关键指标？

A: 衡量 AI 应用成功的关键指标：

业务指标：

• 效率提升：处理时间缩短百分比
• 成本节约：人力成本节约金额
• 质量改善：错误率降低百分比
• 用户满意度：用户反馈评分

技术指标：

• 成功率：任务完成成功率
• 响应时间：平均响应时间
• 可用性：系统正常运行时间
• 并发能力：同时处理请求数量

运营指标：

• 使用频率：用户使用频次
• 活跃度：日活、月活用户数
• 留存率：用户持续使用率
• 转化率：从试用到正式使用的转化率

监控方法：

• 实时监控：设置关键指标告警
• 定期分析：每周/每月分析数据
• 用户调研：收集用户反馈
• A/B 测试：对比不同方案效果

如何说服管理层投资 AI 项目？

A: 说服管理层投资 AI 项目的关键要素：

价值主张：

• 明确痛点：当前业务中的具体问题
• 解决方案：AI 如何解决这些问题
• 预期收益：量化的投资回报
• 竞争优势：相比竞争对手的优势

投资回报分析：

• 成本分析：开发、部署、维护成本
• 收益分析：效率提升、成本节约、收入增长
• 风险评估：技术风险、市场风险、竞争风险
• 时间规划：项目周期和里程碑

成功案例：

• 同行业案例：相似企业的成功经验
• 标杆企业：行业领先企业的做法
• 内部试点：小规模试点项目成果
• 第三方报告：权威机构的研究报告

实施计划：

• 分阶段实施：降低风险，快速见效
• 团队建设：人员培训和技能提升
• 技术保障：技术架构和运维体系
• 变更管理：组织变革和流程优化

如何管理 AI 项目的风险？

A: 管理 AI 项目风险的方法：

技术风险：

• 技术选型：选择成熟稳定的技术
• 架构设计：设计可扩展、可维护的架构
• 测试验证：充分的测试和验证
• 应急预案：制定技术故障应急预案

业务风险：

• 需求变更：建立需求变更管理机制
• 用户接受度：加强用户培训和沟通
• 流程影响：评估对现有流程的影响
• 数据质量：确保数据质量和准确性

安全风险：

• 数据安全：建立数据安全防护体系
• 隐私保护：遵守相关法律法规
• 权限控制：实施细粒度权限管理
• 审计监控：建立完善的审计机制

管理风险：

• 团队能力：确保团队具备必要技能
• 项目管控：建立项目管理制度
• 沟通协调：加强跨部门沟通
• 进度控制：制定合理的项目计划

如何培养团队的 AI 应用能力？

A: 培养团队 AI 应用能力的策略：

技能培训：

• 基础培训：AI 基础概念和应用场景
• 工具培训：平台使用方法和最佳实践
• 案例学习：成功案例分析和经验分享
• 实践项目：通过实际项目提升技能

组织建设：

• AI 团队：组建专门的 AI 应用团队
• 专家支持：引入外部专家提供指导
• 内部交流：建立内部知识分享机制
• 激励机制：建立 AI 应用激励机制

文化建设：

• 创新文化：鼓励创新和试错
• 学习文化：持续学习和自我提升
• 协作文化：跨部门协作和知识共享
• 数据文化：基于数据做决策

实施建议：

• 制定培训计划：分层次、分阶段的培训
• 提供实践机会：让员工参与实际项目
• 建立支持体系：提供技术支持和指导
• 持续跟踪评估：定期评估培训效果

如何评估 AI 项目的投资回报率（ROI）？

A: 评估 AI 项目 ROI 的方法：

成本计算：

• 开发成本：人力成本、技术成本
• 部署成本：硬件成本、软件成本
• 运营成本：维护成本、升级成本
• 培训成本：人员培训成本

收益计算：

• 效率提升：时间节约带来的价值
• 成本节约：人力成本节约
• 收入增长：业务增长带来的收入
• 质量改善：错误减少带来的价值

ROI 计算公式：

ROI = (收益 - 成本) / 成本 × 100%

评估周期：

• 短期：3-6 个月，关注技术指标
• 中期：6-12 个月，关注业务指标
• 长期：12 个月以上，关注战略价值

注意事项：

• 量化指标：尽量使用可量化的指标
• 对比基准：与实施前进行对比
• 综合考虑：考虑显性和隐性收益
• 持续跟踪：定期评估和调整

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版本信息：本文档基于 TeGo-AI v1.0.0 编写，最后更新时间：2024年12月20日