AI 应用开发与落地
不做 Demo 堆砌。从业务问题出发，明确 AI 边界、评测指标与人工兜底，交付可上线、可运维的 AI 应用模块。
界外共行 AI 应用开发：大模型嵌入工单、知识库、报表等业务场景，含评测、合规边界与私有化部署。POC 2–3 周可验证。
服务范围
- 企业知识库问答（RAG）
- 工单 / 客服智能分类、摘要、回复建议
- 报表解读与自然语言查询
- 合同 / 标书内容结构化抽取
- AI 工作流嵌入现有业务系统
技术栈
- 模型：OpenAI 兼容 API、通义、DeepSeek、文心等
- 框架：LangChain / Agent 编排、pgvector / Milvus
- 评测：准确率 / 召回 / 幻觉率基准集
- 部署：私有化、VPC、脱敏
交付方式
- POC 2–3 周验证核心场景
- 生产上线 4–8 周
- 持续迭代基准集与 Prompt
典型周期
- 场景评估：1 周
- POC：2–3 周
- 生产级：4–8 周
AI 应用开发 · 常见问题
- AI 应用开发一般从哪开始？
- 先选 1 个高频可量化场景，建基准集验证后再扩面。
- 数据安全怎么保障？
- 支持私有化部署与 VPC 内网调用，敏感字段脱敏。
- 如何评估是否成功？
- 立项时定义准确率、人工介入率等可量化指标。
- AI 提效和 AI 应用开发有什么区别？
- 提效是内部交付加速；应用开发是嵌入客户业务。
- AI 项目报价怎么算？
- POC 按场景固定价；生产上线按范围与集成复杂度报价。