把散在各处的文档,变成可检索、可推理、可自动成文的知识资产。
让员工用大白话问到公司内部的答案,而且数据不出内网。
把图像理解与生成能力,接进内容生产和商品化的链路里。
涉及品牌与 IP 的场景,均以客户已获授权的素材为前提开展。
面向"要不要做、要不要投"这类判断,产出讲得出依据的深度分析。
相关输出为分析辅助工具的产物,供人工决策参考,不构成投资建议。
把重复的判断和处理交给 Agent,人只负责真正需要决定的部分。
我们内部把它叫作 「1 + N」:1 是共用的 AI Agent 核心底座,N 是不同行业的适配层。 行业知识、业务流程、交互形态在适配层里做,底层的检索、编排、推理、部署能力复用同一套。 对你来说,这意味着不必为每个场景从零开始:新的需求能更快跑起来, 第一个场景里验证过的东西,可以直接接着用到下一个业务上。
聊聊你的场景按需求的确定程度和投入意愿选,不必一步到位。
针对具体业务需求提供完整方案,覆盖需求对接、方案设计、开发实施到部署交付的全过程,包含产品维保。
需求明确、要落到生产环境工作坊形式,围绕你的业务场景做 AI 可行性分析与方案梳理,帮你理清哪些该做、哪些不值得做。
还在判断阶段,先要思路把项目实践中沉淀下来的通用能力做成云端多租户服务,按订阅计费,不用自己搭环境。
场景标准、想快速用起来与业务方深度绑定,按 AI 带来的实际业务增量约定分成,我们和你一起承担结果。
效果可量化、愿意长期共建下面这些是客户在第一次沟通里问得最多的,先写在这儿,省得你专门来问一遍。
可以。模型推理、向量库、文档存储都能部署在你自己的服务器或内网环境里,全链路本地闭环,不依赖外部 API。这也是我们在政企和保密要求较高的场景里最常见的交付形态。
支持。部署方案同时兼容国产化芯片与主流 GPU 架构。具体型号要结合你已有的硬件清单和目标模型规模来评估,我们会在方案阶段给出明确的适配结论,而不是先上车再说。
可以。系统支持对接已有的统一身份认证(CAS / LDAP / OAuth),用户不用额外记一套账号;文档来源、组织架构、权限模型也可以从既有系统同步,尽量不改变现有使用习惯。
我们的做法是让答案可追溯:知识库问答会标注引用到的原文段落,报告生成会保留素材出处,人工可以逐段核对和修订。对准确性要求高的环节,我们建议保留人工确认步骤,而不是让 AI 直接产出终稿。
不建议。我们通常先挑一个边界清楚、价值明确的小场景做验证,把效果、数据条件和使用习惯跑通,再决定往哪扩展。这样投入可控,也避免做出一个大而全但没人用的系统。
可以。我们提供工作坊形式的咨询服务,围绕你的具体场景做分析和方案梳理,哪怕最后没用我们的产品也没关系。
项目交付包含产品维保。私有化部署的环境会同时交付运维文档与升级方式;如果希望我们持续参与迭代,也可以按需约定后续的支持安排。