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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。

开始探讨适合你的AI落地路径

基于你的业务场景与数据现状,我们可以给出初步的适用性评估与试点建议。

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