01
生成式模型
将已批准的资料转化为可在情境中由人员审核的引导式草稿与回复。
面向明确工作流的 AI 能力
每项能力都围绕需要支持的运营决策来选择。
02
预测分析
利用相关历史信息支持规划、排序和风险感知决策。
03
自然语言处理集成
让非结构化语言更容易在现有工作流中分类、搜索和流转。
04
计算机视觉
当图像识别或检查能支持明确运营任务时，解读视觉输入。
05
AI 安全
围绕用例明确数据边界、访问控制、审核点与回退行为。
06
API 架构
通过可维护的集成边界连接模型、业务系统与用户界面。
典型业务情境
AI 在解决明确运营限制时才真正有用。
01
知识难以检索
团队在行动前，需要耗时搜索政策、文档或产品信息。
02
重复任务仍需判断
工作无法用简单规则处理，但可由 AI 辅助工作流支持。
03
AI 想法需要现实检验
在扩大投入前，需要验证数据、风险、成本与运营适配度。
合作模式
AI 工作可从有限验证开始，也可纳入更广的转型计划。
01
用例明确
定制项目开发
以明确验收标准验证并构建聚焦的 AI 工作流。
02
持续规划
虚拟 CTO 与转型
在更广路线图中规划 AI 机会、治理、架构与采用。
从用例到运营工作流
先降低不确定性，再扩大实施范围。
- 01
界定
明确用户、决策、信息来源、限制与有效性依据。
- 02
验证
测试代表性输入、模型行为、集成需要与人工审核点。
- 03
构建与学习
实施工作流，观察真实使用，并按约定标准优化。
技术作为支撑依据
明确用例、数据边界与运营要求后，再选择模型和基础设施。
AI 与数据
- OpenAI APIs
- 检索增强生成
- 向量搜索
- Python
产品与集成
- Next.js
- Node.js
- REST APIs
- 云服务
工作流关系说明
- 源信息: 代表性文档、记录或已批准的系统数据。
- AI 辅助工作流: 围绕用例设计的检索、分类、生成或决策支持。
- 人工审核: 人员检查输出、处理例外情况并作出负责的决策。
- 源信息 → AI 辅助工作流: 提供相关情境
- AI 辅助工作流 → 人工审核: 呈现可审核的输出
启动前常见问题
起点取决于用例和可用信息。
实施 AI 解决方案需要多少数据？
数据需求取决于目标。部分语言模型工作流可从少量代表性资料开始，预测模型则需要足够的相关历史数据进行有效评估。我们会根据预期用途评估数据准备情况。
使用你们的 AI 解决方案，我的数据安全吗？
我们会针对每个合作项目明确数据边界、供应商条款、访问控制与隔离要求，并根据资料敏感度和用途记录所选架构。
先判断 AI 用例是否值得构建。
请带来工作流、可用信息与主要顾虑，我们会协助确定负责任的下一步。