AI技术选型，先想清楚这三点不花冤枉钱

最近好几个朋友问同一个问题：想在企业里用 AI，但不知道怎么选。市面上模型太多、框架太多，不知道该从哪入手。

这是个好问题。选对了省半年时间，选错了浪费钱还打击团队信心。

先想清楚一个事：你到底要解决什么问题？

很多人一上来就问”用哪个模型最好”。但模型只是工具，关键是你想解决什么问题：

• 做客服 → 需要 RAG + 大模型，关注响应速度和准确性
• 做代码生成 → 需要专门的代码模型，Claude 或 DeepSeek Coder
• 做内容生成 → GPT-4o 或国产大模型，关注成本和合规
• 做自动化流程 → 需要 AI Agent 框架，关注稳定性和可扩展性

先定场景，再选技术。顺序不能反。

选框架的三个判断标准

不管选 LangChain、LlamaIndex 还是其他框架，我都用三个标准来筛：

1. 社区活跃度 —— GitHub stars 可以刷，但 issues 的回复速度和质量骗不了人
2. 文档完整度 —— 不止有 API 文档，还要有完整的 example 和最佳实践
3. 生产案例 —— 有没有人用它跑通了生产环境，踩过哪些坑

满足这三条的框架，一般不会错。

一句话总结

AI 技术选型没有标准答案，但有标准方法。先定场景、再选工具、最后验证。

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