AI 落地生产——不只是 PPT。
大多数AI项目止步于部署阶段。我们工程化的AI系统具备可靠性、可观测性和成本效益，能够在生产环境中稳定运行，而不只是在演示中看起来不错。
以业务为中心
内置错误处理、降级链路、成本监控和可观测性。AI系统无需人工监督，全天候稳定运行。
生产就绪
我们基于抽象层构建——将GPT-4替换为Claude或Llama无需重写应用。从第一天起具备面向未来的架构。
数据驱动
ETL管道、向量数据库、数据湖和特征工程。AI的质量取决于数据的质量——我们两者都构建。
可解释
在编写第一行代码前，我们先定义成功指标。每个AI系统交付时都配有仪表板，证明其创造了业务价值。
AI 与数据服务
从LLM封装到自主智能体和企业数据平台——我们构建全栈AI。
机器学习模型
将GPT-4、Claude、Gemini或开源LLM（Llama、Mistral）集成到您的产品中。微调和提示工程一并包含。
LLM 集成与 RAG
多步骤AI智能体，能够浏览网页、执行代码、调用API并以最少人工监督完成复杂任务。
数据管道与 ETL
基于您的文档、PDF、数据库或内部Wiki的检索增强生成（RAG）。精准的数据驱动答案。
商业智能
基于n8n、Make或定制编排的AI工作流自动化。连接400+服务，具备智能决策逻辑。
NLP 解决方案
使用Airflow、dbt或定制Python构建可靠的数据管道。实时流式处理（Kafka）或批处理——为规模化而构建。
计算机视觉
基于您的数据训练并部署到生产环境的流失预测、需求预测、欺诈检测和推荐引擎。
MLOps 与 AI 基础设施
Pinecone、Weaviate、Qdrant或pgvector，用于语义搜索和RAG。我们设计嵌入管道和检索策略。
AI 战略与咨询
具备领域感知能力的上下文聊天机器人和副驾驶，与您的CRM集成，并能无缝转接人工。
我们的流程
01 数据评估
我们审查您的数据质量、数量和结构。我们明确AI对您的用例能做什么、不能做什么——不过度承诺。
02 原型构建
我们设计AI架构，并在2至3周内构建概念验证。您在承诺完整开发前就能看到实际效果。
03 开发与验证
迭代开发，配合严格的评估机制。准确率指标、成本分析、延迟测试和安全防护。
04 部署与监控
全面可观测性的生产环境部署——Token成本、延迟、准确率漂移，以及质量下降时的自动告警。
常见问题
开始前需要有数据吗？
不一定。我们帮助制定数据战略、识别数据来源，并在必要时建立采集管道。
如何保证 AI 模型的准确性？
我们采用严格的评估框架、交叉验证和持续监控来确保模型性能。
能基于我们的业务数据构建聊天机器人吗？
可以。RAG 架构允许 LLM 连接您的内部文档、数据库和业务流程。
你们使用哪些 AI 技术？
OpenAI、Anthropic、Hugging Face、LangChain、Python ML 生态系统及云 AI 服务，根据具体情况选择最合适的方案。
如何处理敏感数据？
我们使用加密数据传输、基于角色的访问控制，并可为敏感数据使用本地部署方案。
如果模型在生产中未达预期效果怎么办？
我们在每次部署中都包含监控、告警和再训练计划。
能将 AI 集成到现有系统中吗？
可以——我们构建 API 层，将 AI 模型与 CRM、ERP 或任何其他系统连接。
AI 项目通常需要多长时间？
POC 在 4–8 周内完成。生产就绪的解决方案通常需要 3–6 个月，具体取决于范围。