在企业日常运营中，不同岗位的员工面对的信息类型和工作节奏各不相同。销售关注客户动态，客服需要快速响应咨询，管理人员则要掌握整体进展。通用化的AI助理虽然能处理基础任务，但在具体场景中往往显得“不够懂行”。因此，个性化服务策略正成为提升AI辅助效果的一个方向。
个性化的基础，是让AI更贴近企业自身的业务语境。这不仅涉及语言表达方式，还包括对产品术语、客户分类、内部流程的理解。一些系统通过支持多种向量模型，帮助企业将内部文档、沟通记录、项目资料转化为可检索的语义结构。不同的向量模型适用于不同类型的数据匹配，企业可根据实际需求选择更适合的方案，提升信息查找的准确度。
同时，语言生成部分也需具备灵活性。单一的大语言模型可能在某些场景表现较好，但在特定行业或复杂表达上存在局限。支持接入多种大语言模型的平台，允许企业根据任务类型切换或并行使用不同模型。例如，处理客户咨询时调用响应速度快的模型，生成报告时则选用逻辑更强的版本，从而提升整体输出质量。
以万达宝LAIDFU（来福）为例，该平台不绑定单一技术路径，企业可根据自身IT环境和业务需求，配置适合的向量模型与语言模型组合。更重要的是，这种配置权掌握在用户手中，无需依赖厂商预设模式。
个性化还体现在服务方式上。有的员工习惯通过企业微信接收提醒，有的则偏好在CRM系统内查看建议。系统支持多渠道接入和自定义交互规则，让AI助理的服务形式更贴合个人工作习惯，减少使用阻力。
真正的个性化，不是功能堆砌，而是让工具更好地适应人。当AI助理能理解岗位特点、调用准确资料、以合适方式提供支持时，它才真正成为办公中的“帮手”，而不是又一个需要学习和适应的新系统。