把环境分开验证
Mac、VPS与4090/WSL各自验证原型、内部部署和算力条件。
CASE 11 / SYSTEM / DELIVERY
知识库与本地AI部署
先跑通环境，再确认应用边界
知识库搭建与本地AI部署流程图 · 资料与任务、原型和模型接口、部署与环境验证 查看原图 ↗
MY CONTRIBUTION / 项目中的我
验证知识库、模型SDK、OpenClaw和GPU/WSL运行环境的接入
我负责什么
参与知识库原型与百炼SDK部署、VPS上的OpenClaw部署审核，以及RTX 4090/WSL环境测试和硬件选型。
形成了什么
- MacBook Pro知识库原型和百炼SDK部署
- VPS OpenClaw部署并通过内部审核
- RTX 4090初始化与WSL环境测试记录
- AlphaCopilot硬件选型与环境验证
项目价值
可帮助团队在立项前拆解应用、模型接口和运行环境依赖，梳理检索、权限与部署环节。
项目背景与目标
围绕知识库和内部AI应用，在本地运行原型、接入百炼SDK，并参与RTX4090及WSL环境测试，梳理模型与运行环境的依赖。
AI工具进入内部工作前，需要先确认应用、模型接口与机器能接起来。原型、SDK和GPU环境分别解决不同问题。
我在MacBook Pro运行知识库原型并部署百炼SDK，完成VPS上的OpenClaw部署，参与4090和WSL环境测试。
要解决的问题
AI工具能否进入实际流程，取决于模型接口、算力、运行环境和业务需求能否衔接，需要先用原型验证基础条件。
我的工作与交付范围
应用集成与部署验证
- 推进Mac知识库原型与百炼SDK部署验证。
- 部署百度VPS上的OpenClaw并推进内部审核。
- 参与4090初始化、WSL测试及AlphaCopilot硬件选型。
实施重点
- 在MacBook Pro运行知识库原型，验证本地应用的基本链路。
- 接入阿里云百炼SDK，推进模型接口与应用环境的衔接。
- 参与RTX4090初始化与WSL环境测试，为后续应用选型提供依据。
从输入到输出，流程怎样运转
- 01
本机原型
在MacBook Pro运行知识库原型，确认基本链路。
- 02
模型接口
部署百炼SDK，连接模型服务与应用。
- 03
内部部署
OpenClaw通过内部审核，用于电商与合同修改场景。
- 04
算力与环境
初始化4090并测试WSL，准备后续运行环境。
关键设计与取舍
先连接接口和应用
复用百炼SDK与已有框架，先确认调用和运行条件。
让选型围绕后续任务
AlphaCopilot先处理硬件和环境，再推进应用验证。
具体交付了什么
- 知识库与SDK验证
- 形成Mac本地原型与百炼SDK部署实践。
- 内部AI工具环境
- 完成VPS上的OpenClaw部署与内部审核相关工作。
- GPU与WSL测试
- 提供4090初始化、环境测试及后续硬件选型经验。
项目亮点
- 已在MacBook Pro运行知识库原型并部署阿里云百炼SDK。
- 百度VPS上的OpenClaw部署通过内部审核，另完成RTX4090初始化与WSL环境测试。
项目成果
- 完成知识库原型、SDK部署与相关运行环境的验证实践。
- 积累从业务需求到模型接口、算力与部署条件的集成经验。
继续了解这个项目
欢迎交流这个项目中的产品思路、制作过程与交付经验。