我们不卖模型
交付的是能在你系统里跑起来的 AI

大模型本身已经不稀缺,难的是把它接进你已有的数据、系统和流程, 做成能用、能维护、能持续演进的业务能力。

私有化部署 数据不出域 国产化算力适配 对接既有系统 答案可溯源
01

文档与报告智能化

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。

  • 多格式文档解析与结构化抽取:把 PDF、Office、扫描件里的内容抽成结构化字段与词条。
  • 实体识别与关系挖掘:自动识别人物、机构、事件、地点及其关联,形成可视化的知识网络。
  • 报告自动撰写:基于已入库的素材生成初稿,支持模板化的研判、复盘、调研等报告类型,可逐段人工干预与修订。
  • 跨语言文献处理:外文资料全文翻译与要点提取,降低跨语种阅读成本。
常见用途 尽职调查 背景研判 事件复盘 行业研究 学术文献综述
02

企业知识库与智能助理

让员工用大白话问到公司内部的答案,而且数据不出内网。

  • 检索增强生成(RAG):答案能追溯到原文段落,便于人工核对,不做无出处的凭空回答。
  • 完全私有化部署:模型推理、向量库、文档存储都可以放在客户自己的环境里,全链路本地闭环。
  • 对接既有系统:支持统一身份认证(CAS / LDAP / OAuth),用户不用另记一套账号;组织架构与权限可从既有系统同步。
  • 助理可按岗位定制:模型、功能模块、系统名称都可以按客户需要配置与扩展。
  • 多语种文档与语音处理:文档全文翻译、会议与访谈的语音转写及多语种翻译。
常见用途 内部知识问答 制度与规范查询 会议纪要 跨语言办公 新人上手
03

多模态内容生成

把图像理解与生成能力,接进内容生产和商品化的链路里。

  • 图像理解与生成:主体识别、自动抠图、风格化处理与高质量输出。
  • 素材与品牌元素融合:把授权的品牌或 IP 元素与用户素材结合,批量产出可直接使用的成品。
  • 从生成到落地:输出规格对齐后续印制与生产要求,不是只停在"图好看"。
常见用途 文创衍生品 电商素材 营销物料批量生产

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。

04

研判与决策分析

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。

  • 多源信息汇聚与交叉验证:把分散的公开信息与内部材料放在一起比对,减少单一来源带来的偏差。
  • 结构化拆解:围绕商业模式、竞争格局、行业结构等维度输出成体系的分析,而不是一段总结。
  • 结论标注依据:每个判断保留来源,方便人工复核与追问。
常见用途 项目评估 投资研判 产业链分析 竞争对手研究

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。

05

业务流程自动化

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。

  • 单据与合同要素抽取:关键条款、金额、期限的自动提取与比对,异常项标红提示。
  • 工单分类、路由与应答:结合企业知识库理解意图,能答的直接答,答不了的转给合适的人并带上上下文。
  • 跨系统流程编排:让 Agent 串起原本要人来回切换系统才能完成的动作。
常见用途 合同审查 客服工单 审批流 数据核对
技术底座

一套底座,适配不同行业

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
N · 行业适配层
行业知识与术语业务流程编排交互与角色设计报告与模板
1 · Agent 核心底座
检索增强(RAG)知识图谱任务编排多模态理解工具调用
模型与数据层
开源 / 商用模型可选向量库文档存储权限与审计
运行环境
私有化 / 本地闭环国产化芯片主流 GPU混合部署

合作方式

按需求的确定程度和投入意愿选,不必一步到位。

项目交付

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
专家服务

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
SaaS 订阅

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
增值合作

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

常见问题

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。

AI 知识库可以完全私有化部署、数据不出内网吗?

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。

支持国产化芯片吗?

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。

能不能对接我们已有的 OA、知识库和账号体系?

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。

大模型生成的内容不准确怎么办?

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。

项目一般怎么开始?必须一上来就做大系统吗?

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。

只是想先聊聊 AI 能怎么用在我的业务上,可以吗?

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。

交付之后怎么维护?

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。

带着真问题来

不用先想清楚"该用什么 AI 技术"。把业务上真实的卡点讲清楚,剩下的我们一起看怎么解。

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