做ai避坑：别先烧钱
做ai避坑不是劝你别做，而是提醒你别把钱花在错误顺序上。很多项目死在第一月：没场景先买卡，没数据先微调，没用户先做平台。
先给结论：AI项目死于顺序错
我见过最典型的坑：老板拍板“我们也要做AI”，技术同事立刻研究开源模型部署，采购开始问显卡报价，运营开始想发布会文案。一个月后，机器到了，需求还没写清。
做ai避坑的底层逻辑只有一句：先证明业务价值，再增加技术复杂度。AI不是越底层越高级，能把一个具体流程缩短一半，才叫有效。
坑一：把大模型当数据库用
很多人让模型直接回答公司制度、商品库存、合同条款，结果一问就编。原因不神秘：大模型擅长生成语言，不擅长保证事实实时准确。它不知道你昨天改了价格，也不知道内部文件第17版更新了什么。
正确做法是检索增强，也就是先从可信资料里找内容，再让模型基于资料回答。并且要强制引用来源、禁止无依据回答。没有这一步，客服机器人上线越快，投诉来得越快。
坑二：把提示词当护城河
提示词重要，但不是壁垒。网上那些“万能提示词”多数只能让演示更好看，无法保证批量任务稳定。真实业务里，输入格式乱、用户问题短、资料有歧义，提示词很快露馅。
更可靠的是三件事：输入规范化、任务拆分、结果校验。比如生成合同摘要，不要一句话让模型全干完，而是先抽取甲乙方、金额、期限、违约条款，再生成摘要，最后用规则检查金额和日期。
坑三：没算token成本就上线
AI成本不是只看模型单价。一次用户提问可能包含系统提示词、历史对话、检索资料、模型输出，全部都计费。一个看似简单的知识库，如果每次塞入8000字资料，日活一高，账单会很难看。
上线前要做压测：平均一次请求多少token、失败重试几次、峰值并发多少、缓存能挡掉多少重复问题。能缓存的标准答案别反复问模型，能用小模型解决的分类任务别扔给最贵模型。
最后再收一句：别迷信“全自动”
AI最适合先做人机协同，不是一步到位替代人。让它起草、筛选、归类、提醒，人来确认关键结果。这样上线快、风险低，也容易让团队接受。
做ai避坑的实操顺序：选一个高频痛点，拿真实数据跑20个样本，记录错误类型，补规则和流程，再小范围上线。别用发布会思维做AI，用修管道的方式做。哪里漏，补哪里。
常见问题
做ai最容易踩的坑是什么？
最容易把技术当起点。没有明确用户、流程和验收指标，就开始部署模型、微调、买算力，最后做出一个没人每天打开的系统。
AI项目怎么判断能不能做？
看三个指标：任务是否高频、输入是否可标准化、结果是否能被检查。三项都满足，适合做；如果结果无法判断对错，风险会很高。
做ai要不要自建模型？
大多数早期项目不用。先用成熟API验证价值，等成本、隐私、稳定性成为真实问题，再考虑开源模型或私有化部署。