AI实施赋能-设计思路

请你帮我解决我目前的困惑，帮我补充完善的设计思路和方案、可行性、大纲、相关AI模型成本报价（私有部署或者商业API版本token使用成本，无需关注人力成本） 

### 任务目标
我现在有一项任务：
主要是为了输出一套AI场景的设计方案和思路：
应用场景的设计、技术可行性分析、AI工具调研选型、开发成本与计划

### 场景
面相的具体场景是：
1.搭建公司级别的咨询问题知识库 
2.咨询单的智能回复（基于jira提单和钉钉回复） 
3.钉钉智能咨询机器人

### 困惑和设想
我现在是一头雾水，想法和思路很多，但是比较凌乱，不知道该如何整理我的方案和思路。
 - 我给你讲一讲：我觉的核心问题还是在于搭建公司级别的知识库，只有有了知识库才可以面向咨询单做RAG检索、然后再配合llm大模型进行智能化的回复，然后钉钉的智能咨询机器人感觉有了开放接口，自然也就水到渠成了。
- 公司目前的知识库是采用本地部署的开源版本的 wiki confluence、项目管理提单工具是 本地化部署的开源版本的jira
系统
我目前的思路是：
思路一：直接连接公司的confluence的数据库，通过接口的形式进行调用，查询已经存在的公司级别的文档结构。然后定时或者批量的调用利用dify平台的开放知识库构建api参数，配合embeding模型进行向量化分片构建知识库、最终采用混合检索的模式权重+rerank 的形式构建AI agent作为通用的知识机器人。然后再去对接到钉钉平台
思路二：通过爬虫工具、直接递归深层次的爬取公司的confluence的页面结构数据，然后和方案一的后续做法一些，将数据对接给公司私有化部署的dify平台的知识库 （采用的爬虫工具暂定为：Firecrawl、Spider 选型）
这里我有一些问题，公司知识库人为的在维护的、一般都是在实时更新的，我如何解决定时增量构建知识库的问题？我不能每次都全量构建吧。

然后就是模型工具选型：
1. 直接使用商业平台的开放embeding模型api进行构建，类似与通义千问gte的embeding和rerank模型api、智谱平台的等等。尽量以国内平台优先，国外的不太好结算，而且中文模型应该是国内较好一些，如果有其他更好的选择，也可以向我推荐
2. 本地化部署embeding和rerank模型，部署后开放出来的标准的API进行重复上述的dify平台的对接（暂定：gte-Qwen2-1.5B-instruct、gte-multilingual-reranker-base），如果你有其他更好的思路，可以给我更好的意见

### 不确定因素
下面的是暂时还没有思路的，有一些想法不知道是否可行

咨询单的智能回复：场景就是我司的实施人员进行提单的时候，会手动创建jira运维单，给到指定的经办人。此时我的想法是 看看jira系统是否存在运维单的创建的钩子函数或者其他之类的方案，然后根据提出的jira问题，包含了标题、提单内容信息，对接到刚刚已经建立好的RAG检索知识库平台。通过llm大语言模型再次整理问题，通过企业钉钉进行提单人的信息识别，然后进行消息推送。

钉钉智能机器人：建立公司级别的智能咨询机器人，通过刚刚搭建好的知识库检索接口进行触发，这个思路我觉的是可以的。

### 开发成本与计划

这个需要你帮我详细的整理出来，我的思路、或者你有更好的建议构想。把全流程的成本也需要整理出来