Enterprise AI

企业 AI 应用开发

把企业自己的制度、手册与数据接成知识库，再做客服、报表与文档提效，让它长在现有的系统和流程里。

聊聊你的 AI 场景看看技术栈

AI 应用开发

不追概念，只做能上线、能维护的那部分：把企业自己的制度、手册与数据接成知识库，再做客服、报表与文档提效。

企业知识库问答

把制度、手册、产品资料接成能问答的内部助手，回答带出处，可限定在企业内网。

智能客服与售前

接官网、微信与企业微信，先接住重复咨询；复杂问题连上下文一起转人工。

数据问答与报表

用自然语言查业务数据、生成经营报表，接现有数据库与 BI，不另建一套。

文档与内容提效

会议纪要、合同与文档要点提取、多语言内容生成，按你们的模板与口径调优。

私有化 / 专有云部署
数据不出企业内网
权限与留痕按现有制度接

聊聊你的 AI 场景

Rollout

四步落地

AI 不是买一个产品就能用起来：场景、数据、入口、维护，少哪一步都会停在演示阶段。

01
先选一个场景
从重复咨询、查制度、做报表这三类里挑一个先做，别一上来就铺全域。
02
把数据接进来
制度、手册、产品资料与业务库按权限入库，先明确哪些数据不出内网。
03
接进现有系统
问答入口接官网、企业微信或现有后台，不另起一套让人再学一遍的工具。
04
交付与持续调优
给出评测口径与使用说明，上线后按问题清单持续调，回答带上出处。

Deployment

部署与接入

先按数据敏感度和现有基础设施选跑法，不是越贵越好：三种方式我们都能做，也可以混着来。

私有化部署

模型与知识库都跑在企业内网或自有服务器，数据不出网，断网也能用。

适合：制度、合同、经营数据这类敏感资料

专有云

云上独享算力与存储，数据落在企业自己的云账号里，由你们掌握密钥。

适合：没有机房、但要求资源隔离的团队

公有云 API

直接调用大模型服务，最快上线、按量计费，先用小场景验证再决定投入。

适合：非敏感场景与先做效果验证

Evaluation

效果怎么验收

AI 项目最怕停在「演示效果很好」这一步。我们把验收口径写进交付文档，好坏都有数可查。

抽检准确率

上线前从真实问题里抽 50–100 条，人工比对标准答案，给出通过率与错误分类，评测题随项目交付。

回答带出处

知识库类回答必须附来源文档与段落，点开就能核对，不出现"说得头头是道但查无此据"。

转人工率趋势

客服场景看"AI 接住的比例"随时间的走势与不稳定问题的分布，而不是一次演示的现场效果。

问题清单闭环

上线后答不好的问题进清单、按版本迭代，每轮用同一套评测题回归，进步看得见、退步兜得住。

我们不承诺"准确率 90%"这类没有口径的数字——评测题怎么抽、比对标准是什么、什么时间范围内统计，都写进交付文档。

想先做个能用的试试？

选一个场景、一批资料和一个入口，我们先做能验收的最小版本。

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