我们交付的内容
- 基于您的文档作答的知识助手（RAG）
- 定制大语言模型应用
- 用于预测、评分和异常检测的机器学习
- 用于摄像头、文档和质量检查的计算机视觉
- 面向 AI 的数据管道
- 将模型集成到现有应用
- AI 质量的评估与监控
- 私有和本地部署模型
- AI 就绪度评估
AI 集成与智能系统
工作方式
- 1
评估
我们检查您的数据、用例和约束条件。
- 2
准备数据
数据管道收集、清洗并保护模型所需的数据。
- 3
构建与评估
模型和助手按照清晰的质量指标进行测试。
- 4
集成与监控
部署到您的系统中，并在生产环境中持续监控。
AI 集成与智能系统
为您带来的改变
- 01
基于您自有知识的答案
每个答案都注明依据文档的智能助手。
- 02
以模型支撑决策
基于您的数据构建的预测、评分和预警。
- 03
融入现有工具的 AI
集成到您现有的系统中，而不是一座孤岛。
适用场景
政策与流程助手
员工用日常语言提问，获得注明出处的答案。
预测与风险评分
预测并解释需求、客户流失或信用风险。
部署在您服务器上的私有 AI
当数据必须留在内部时，模型也在内部运行。
AI 的用武之地
回答会引用您自己的资料来源；数据必须留在内部时，模型可以运行在您自己的服务器上；发布前后都会衡量质量。
每个智能体都有您设定的权限边界，记录每一项操作，涉及敏感事项前先征得人工确认，并在上线前经过测试。
了解 AI 与自动化我们使用的技术
- Python
- PostgreSQL
- OpenAI
- Anthropic
- Google Gemini
- Hugging Face
- LangChain
- Ollama
AI 集成与智能系统
常见问题
针对我们最常听到的问题，给出简短直接的回答。展开任一问题即可查看答案。
一种根据您自己的文档回答问题的助手，并会列出所用的来源，方便人们核对答案。
可以。当数据必须留在内部时，我们部署私有或本地模型。
不会。您的数据始终归您所有，只用于您的系统。