大模型应用与知识问答
把企业内部散落的制度、手册、合同、工单变成可问答的知识库，回答带出处、能溯源，并按部门与角色做权限隔离。
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我们不做停留在演示阶段的概念验证。大模型、机器视觉与语音处理这些技术，最终要落到某个岗位每天要做的某个动作上——所以每个 AI 项目都从「哪一步最耗人、最容易出错」开始梳理，而不是从选哪个模型开始。
按能力方向划分，覆盖从「看懂文字」到「看懂现场」的常见需求。实际项目往往横跨两三块，我们会先挑出投入产出最明确的一处先做。
把企业内部散落的制度、手册、合同、工单变成可问答的知识库，回答带出处、能溯源，并按部门与角色做权限隔离。
面向产线与现场的视觉应用，针对实际光照、角度与遮挡条件做数据补充和现场调优，而不是拿通用模型直接套用。
把会议、录音、聊天记录与工单文本转成结构化信息，支持关键词命中与敏感内容过滤，便于归档与检索。
基于历史数据做趋势判断，输出可直接进入业务流程的结论，并按业务指标而非算法指标验收。
把跨系统的重复操作编排成可审计的自动化流程，关键节点保留人工确认，避免出现无人可解释的自动执行。
把模型变成团队能长期使用的服务，做好资源调度与推理成本控制，数据不出内网也能跑。
技术选型只占其中一小部分。真正让项目卡住的，通常是数据、评测口径和上线后的使用习惯。
业务资料往往分散在多个系统与个人电脑里，格式不统一、口径不一致。我们会先做一轮数据梳理：哪些能用、哪些要补、哪些必须排除，这一步做扎实，后面才不返工。
开源模型、商业 API、私有化部署各有适用边界。我们按数据敏感度、调用量、响应时延与成本综合判断，必要时做轻量微调，而不是一律上最大的模型。
模型输出要接进现有系统、走完审批、留下记录，才算真正可用。我们在应用层处理异常兜底、人工兜底入口与操作日志，避免出现无法解释的结果。
先约定好用哪些指标衡量、由谁验收，再开始开发。上线后按周期回看实际使用情况与误判案例，把问题归到数据、模型还是流程上，逐轮改进。
把现在最耗时的那一步描述给我们，我们判断适不适合用 AI、大概要多少数据、值不值得做，再给你结论。
预约场景评估不确定要不要做、不确定怎么做，都可以先从小范围开始，用小成本换一个明确结论。
不追求一次性做全。先小范围验证，再逐步扩大，把风险摊开在每一步里。
找到最值得做的那一步，量化当前耗时与出错率，形成明确的目标与边界。
清点可用资料，统一格式与口径，划清数据权限与使用范围，确定数据是否可出内网。
选中模型方案，搭建应用链路并接入业务系统，用约定的指标反复测试、记录误判。
先在小范围真实使用，收集反馈并修正，稳定后扩展范围，同时完成文档与交接。
AI 只是手段。能不能落进业务、数据安不安全、以后谁来维护，才是要提前讲清楚的部分。
方案从你的流程与痛点写起，而不是从模型参数写起，看不懂的地方我们会讲明白。
数据用途、留存位置与访问权限在开工前约定，支持不出内网的私有化方案。
验收指标与验收方式在开发前确定，不达标就调整方案，不用「智能」两个字含糊过去。
源码、接口文档、部署说明与评测方法一并交付，不存在只有我们能维护的黑盒。
如果你的问题不在这里，直接走底部表单或微信，我们一对一聊。
可以，但要先分清缺的是哪一类数据。多数企业真正缺的不是「数据量」，而是「能用、口径一致的数据」，这两件事的解法完全不同：
所以第一步我们做的不是建模，而是判断你属于哪一种。如果确实还不具备条件，我们会直接说明，不会为了签项目而硬做。
不会。数据用途在合同里写明，仅用于你这一方的项目实施与调优，不用于训练通用模型，也不提供给第三方。技术上有两种落地方式：
具体选哪种，取决于你的资料敏感程度、调用量和预算。如果部分资料敏感、部分不敏感，也可以做成混合方案：敏感部分本地处理，其余走 API。开工前我们会把数据流向画出来给你确认，包括哪些字段会离开内网。
取决于场景范围，通常可以这样拆开看：
我们不承诺「几天上线」这类说法。真正决定周期的通常是数据整理与系统对接，而不是模型训练。方案里会把这两块的时间单独列出来，让你知道时间花在哪里。
没有绝对更优的一方，主要看四点：
实际项目里混合使用也很常见，比如通用问答走接口、内部资料检索走本地模型。我们会给一份对比，注明各自的效果、成本与维护代价，由你来定。
这是我们的默认目标。交付内容除了能跑起来的系统，还包括：
如果内部暂时没有人接，我们也可以按周期做运维与调优。区别只是「谁来做」，能力上的交接不会留一手。