解决方案
围绕"安全可控、效果可证、系统可跑"的企业需求，提供从模型到生产系统的整体方案。
适用：对数据安全、合规、内网要求高的企业
企业大模型私有化部署
你将获得：
- 内网/专有环境部署架构与权限体系
- 知识接入与检索增强（RAG）能力
- 监控、审计、成本与性能管理
交付物
- 架构设计文档
- 部署实施方案
- 运维操作手册
- 验收指标体系
适用：有明确流程、重复工作多、跨系统操作频繁
智能体驱动的业务自动化
你将获得：
- 任务型智能体（检索→决策→执行→回写）
- 工具链/系统集成（OA/ERP/CRM/工单等）
- 安全边界与权限控制
交付物
- 流程编排配置
- 工具接口文档
- 日志审计系统
- 操作规范SOP
适用：通用模型不懂业务术语/场景，想要更高准确率与一致性
垂直领域模型训练
你将获得：
- 数据策略与标注规范
- 微调/对齐方案与评测体系
- 版本管理与持续迭代机制
交付物
- 数据处理与训练报告
- 模型评测报告
- 模型版本管理
- 部署包与配置
适用：想系统推进、多部门协同、需要路线图
企业AI转型整体规划
你将获得：
- 价值地图：哪些场景先做最划算
- 风险地图：数据、合规、组织、成本
- 路线图：试点→生产→规模化
交付物
- AI转型路线图
- 试点落地方案
- 预算与资源规划
- 里程碑与验收标准
常见问题
你们更适合做RAG还是微调？
取决于企业的数据现状与业务需求。如果企业已有较完善的知识库文档，且需求以信息检索和问答为主，RAG通常是更优选择，实施周期短、可控性高。如果需要处理特定领域术语、生成符合企业风格的专属内容，或通用模型在特定任务上表现不佳，则微调更合适。实际项目中，我们往往采用组合方案。
私有化部署需要哪些基础条件？
基础条件包括：内网或专有云环境、满足模型运行的GPU/CPU服务器资源、基础的网络与安全配置。我们会在评估阶段与企业IT团队共同梳理具体需求，提供详细的硬件规格建议与网络架构方案。
如何衡量效果与ROI？
我们在项目启动阶段即与企业共同定义可量化的业务指标，如响应时间、准确率、人工处理量下降比例等，并建立评测体系持续跟踪。ROI计算需结合人力成本节省、业务效率提升、风险降低等多维度综合评估。
试点周期一般多久？
典型试点周期为2-4周，包括需求确认、系统搭建、数据接入、效果评测与迭代优化。复杂场景或多系统集成项目可能需要6-8周。我们会在评估阶段给出具体的时间预估。