大模型API与多模型接入
结合质量、速度、费用和合规要求选择并接入适合的模型。
SERVICE SCOPE
围绕真实业务，完成关键能力建设
企业知识库与RAG
让企业文档可检索、可授权、可引用来源并持续更新。
智能客服与业务助手
连接产品资料和服务流程，辅助售前、客服与内部员工。
AI内容生成与审核
建立选题、生成、校验、人工审核和发布的完整链路。
工作流与业务系统集成
通过工具调用与API把模型能力嵌入CRM、官网等现有系统。
权限、日志与成本控制
记录请求、模型消耗、结果和反馈，控制数据与调用边界。
PRODUCT EXPERIENCE
把产品形态和运营能力直观呈现
以下为对应业务的界面与流程示意，实际项目会根据企业角色、流程和品牌规范重新设计。
企业知识智能助手
连接企业资料与权限，让回答可追溯、可持续更新。
AI内容生产工作流
把选题、生成、校验、人工审核和发布组成完整流程。
RAG检索与效果分析
管理文档、检索效果、来源引用、调用成本和运营数据。
让大模型进入真实业务流程
AI应用的价值不在于增加一个聊天框，而在于连接企业资料、角色权限、业务数据和执行流程。我们先确认使用者、输入资料、输出结果、审核责任和成本边界，再选择模型与技术方案。
常见应用场景
- 企业知识库、制度与产品资料智能问答
- 客服辅助、售前顾问和工单摘要
- 文章、方案、短视频脚本等内容生产与审核
- 合同、报告和表格信息提取
- 连接CRM、ERP、官网和第三方API的业务智能体
核心能力
知识库与可追溯回答
支持文档解析、切分、向量检索、权限过滤与来源引用。对高风险问题设置拒答、人工复核和敏感信息控制，降低无依据回答。
模型与工作流
根据质量、速度、成本和数据要求选择模型，支持多模型路由、提示词版本、工具调用、任务队列与失败重试，将AI能力嵌入已有系统。
运营与审计
记录请求、模型、耗时、消耗、结果和人工反馈，为效果评估、问题追踪和成本优化提供依据。
交付成果
- 场景与数据边界说明
- AI应用前端及运营后台
- 知识库、工作流和API集成
- 权限、日志、审核与异常处理
- 源代码、部署文档和使用培训
DELIVERY STANDARD
不止完成开发，也把后续使用考虑清楚
范围、节点、验收和维护方式在合作前说明，减少信息不透明带来的返工和风险。
业务先行
先梳理目标、角色和流程，再确定功能与技术，不用模板反推需求。
阶段确认
需求、原型、UI、开发和上线分阶段确认，让项目进度和结果可检查。
源码交付
按合同交付源代码、数据库和部署资料，核心数字资产由客户掌控。
私有部署
支持部署到客户自有服务器或云环境，并配置必要的HTTPS、备份与日志。
质量验证
核心流程、权限、异常与多端兼容经过测试，问题修复后再完成验收。
长期支持
提供一对一售后，合同范围内可复现Bug免费修复，并支持后续功能迭代。
COMMON QUESTIONS
AI应用开发常见问题
可以接入哪些大模型？+
可根据项目接入主流云端大模型或符合条件的本地模型，最终选择取决于任务效果、成本、并发、合规和部署环境。
企业内部资料会被其他用户看到吗？+
系统会按约定设计存储、权限和调用边界。对敏感资料可采用私有存储、权限隔离、脱敏和私有化部署等方案。
知识库为什么还会回答错误？+
模型无法做到绝对正确。可通过资料治理、检索优化、来源引用、低置信度拒答和人工审核降低风险。
后期可以更换模型吗？+
可以。架构会尽量将业务逻辑与模型供应商解耦，降低后续增加或切换模型的改造成本。
START YOUR PROJECT
提交项目需求 →把想法变成可落地的软件方案
需求不完整也没关系，我们可以从业务流程和核心目标开始梳理。
