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AI 能力

大模型真正落地的难点不在调用接口,而在部署在哪里、数据怎么管、答案准不准、系统怎么扛。我们交付的是能接进现有系统、能长期稳定运行的能力。

核心能力

三类已经能稳定交付的 AI 工程能力

我们只承诺已经跑通的场景。有超出这三类的需求,也会先评估再给结论,而不是先接单再想办法。

01

大模型私有化部署

在客户自有服务器或内网环境完成模型部署与推理服务搭建,数据全程不出网络边界。

  • 环境规划——根据模型规模与并发量评估算力、显存与存储需求,给出配置建议。
  • 模型选型——按效果、成本与许可要求选择合适的开源模型,必要时接入外部 API 作为补充。
  • 推理服务——部署推理框架与调度层,支持多并发请求与基本的服务监控。
  • 接口对接——把模型能力封装为标准接口,供现有业务系统直接调用。
  • 安全管控——访问控制、调用日志与内容过滤按内网管理要求配置。
02

RAG 知识库与检索问答

把散落在文档里的知识变成可检索、可追溯、可维护的问答能力。

  • 数据接入——支持常见文档格式导入,完成清洗、切分与结构化处理。
  • 向量检索——构建向量索引,结合关键词检索做混合召回,提升命中质量。
  • 引用溯源——回答附带来源片段,可回溯到原始文档的具体位置。
  • 权限隔离——按用户角色区分可见知识范围,避免越权检索。
  • 运营后台——提供文档管理、检索效果查看与问答日志分析功能。
03

AI 客服与智能问答

面向真实咨询场景的对话应用,能接业务系统、能转人工、能被度量。

  • 多轮对话——保持上下文连贯,支持复杂意图的连续追问与澄清。
  • 意图识别——区分业务咨询、售后与无关闲聊,分别走不同处理路径。
  • 知识接入——对接产品手册、业务规则与历史工单作为回答依据。
  • 人工转接——识别需要人工介入的场景并平滑转交,保留对话记录。
  • 效果分析——埋点统计未命中问题、转化情况与热点咨询,反哺知识库优化。
落地场景

这些场景里,AI 才有实际价值

不做为了用 AI 而用 AI 的功能。以下场景中,模型能真正减少人工工作量或缩短响应时间。

企业知识问答 把产品手册、技术文档、规章制度接入知识库,员工与客户自助查询,答案附带来源,减少重复咨询。
售后与客服辅助 结合历史工单与产品知识,为一线客服生成回复建议,并标记需要人工升级的复杂问题。
文档与内容处理 对合同、报表、报告等材料做信息提取、摘要与分类,嵌入既有的审批与归档流程。
内部系统智能入口 用自然语言替代部分菜单操作,把查询、统计与流程发起收敛到一个对话框里。
如果你的场景暂时不适合 AI,我们会直接说明原因和替代方案,不为了成交硬套模型。
实施方式

AI 项目怎么落地

场景确认明确要解决的业务问题与预期收益,判断是否真的需要模型。
方案与选型确定部署方式、模型选型、数据范围与安全要求。
部署与对接完成环境搭建、服务上线与业务系统接口联调。
调优与验收基于真实语料优化检索与提示策略,按约定指标验收。
持续优化根据问答日志与未命中问题迭代知识库与流程。
AI 项目的效果高度依赖数据质量与场景定义。方案阶段我们会先做小范围验证,验证通过再规模化投入,避免一上来就铺开。

想看看 AI 能不能用在你的业务里?

告诉我们现在的流程和人工成本,我们先做可行性判断。