人工智能与机器学习
将定制 AI 真正嵌入产品——聊天机器人、智能体、RAG、计算机视觉与语音技术,做到真实可用,而非只是演示。
大多数所谓的"AI 项目"止步于演示阶段——沙盒环境中一个精巧的提示词,从未真正接触生产数据、身份验证或真实用户。我们的项目不会如此。我们会搭建模型周边的全部基础设施:从你的真实文档与数据库中检索信息的管道(pgvector、LlamaIndex)、调用你内部工具与 API 的智能体编排系统(LangGraph),以及让 LLM 输出结果变得可信、可交付的护栏机制、日志记录与引用溯源。无论是基于知识库的客服助手、文档提取流水线,还是实时语音智能体,背后遵循的都是同一套原则:让模型真正融入一个系统——这个系统今天要能跑起来,半年后依然要能稳定运行。
这项服务面向那些有明确、边界清晰的问题需要解决的公司,而不是那种"把 AI 加进路线图"式的诉求。比如被大量重复工单淹没的客服团队,需要从扫描表单或证件中手动重新录入数据的运营团队,以及想要个性化推荐或流失预测、但自己没有机器学习团队来实现的产品团队。语言类任务我们主要使用 OpenAI 与 Anthropic Claude,定制视觉与预测模型使用 PyTorch,语音方面则结合 ElevenLabs 与 OpenAI Realtime——技术栈的选择完全基于问题本身的需求,而非一时的潮流。
这里的可信度来自于范围把控的严谨性,而非项目规模。我们会先在你自己的真实数据上做出一个范围小但真正可用的切片——而不是一个通用的聊天机器人演示——因为只有这样,才能在你投入全部预算进行完整开发之前,验证检索准确率、延迟表现与边缘情况是否真正站得住脚。
我们的 流程
数据与范围评估
我们会根据具体应用场景——聊天机器人、智能体、视觉还是语音——梳理你的文档、数据库或图像/音频数据源,并在编写代码之前明确准确率与延迟的目标标准。
基于真实数据的原型
我们会在你的真实数据上构建一个可运行的切片:基于 pgvector 与 LlamaIndex 的 RAG 管道,或是初版视觉/语音模型,尽早验证检索质量,而非凭假设推进。
智能体与集成开发
通过 LangGraph 接入工具调用逻辑,与你的 API 和内部系统对接,并配备引用溯源、护栏机制与日志记录,确保输出结果可追溯,而非一个黑箱。
加固与交付
我们会对边缘情况进行压力测试,根据真实使用情况调优提示词与检索策略,最终交付一套具备监控能力、生产级稳定的系统,而非一个在真实流量下就会崩溃的演示品。
我们提供 的服务
聊天机器人与智能助手
基于大语言模型、结合你的文档知识库的客服与销售助手,可部署于网页、WhatsApp 或 Slack
AI 智能体与 RAG 系统
能够调用工具、基于你的私有数据进行检索并附带引用来源的智能体系统
计算机视觉 与 OCR
目标检测、证件/文档信息提取以及质检流水线
语音与语音识别 AI
基于 OpenAI Realtime 与 ElevenLabs 构建的实时语音智能体、语音转录与实时翻译
机器学习与推荐系统
定制化的预测、流失预警、欺诈检测、趋势预测与个性化推荐模型
我们使用的 技术
常见 问题解答
人工智能与机器学习
人工智能与机器学习开发，是把语言、视觉、语音或预测模型接入真实的产品，让它们基于您自己的数据作答，并在生产环境中稳定运行。在 Prixelo，这包括：以您的文档为依据的 LLM 聊天机器人和助手、能够调用工具的 AI 智能体、会注明出处的检索增强（RAG）系统、计算机视觉与 OCR 流程、实时语音智能体，以及定制的预测或推荐模型。它适合有具体、边界清晰问题的企业：处理大量重复工单的客服团队、需要把扫描表单数据重新手动录入的运营团队，或希望实现个性化但没有内部机器学习团队的产品团队。交付内容包括数据与范围评估、基于您真实数据的可运行原型、与您的 API 和内部系统的集成，以及带有监控和日志的稳健交接。可运行原型通常在 2–4 周内完成，可用于生产的版本通常需要 8–12 周。范围明确的聊天机器人或 RAG 集成起价 7,000 美元；AI 智能体以及定制视觉或语音系统起价 20,000 美元以上。
常见问题
人工智能与机器学习开发包括哪些内容？
它包括模型周边的全部工作，而不仅仅是提示词。典型范围涵盖 LLM 集成、基于向量检索的文档检索、调用您内部工具和 API 的智能体、计算机视觉与 OCR、语音与语音识别功能，以及推荐或预测模型。每个项目还包含防护机制、日志记录和引用追溯，方便您的团队核查答案来自哪里；系统上线后还会提供监控。
什么是 RAG？企业在什么情况下需要它？
RAG（检索增强生成）是指系统先在您自己的内容中检索，例如帮助文章、制度政策或数据库记录，然后让语言模型只依据检索到的内容作答。当答案必须反映通用模型从未训练过的私有信息或经常变化的信息，并且用户或员工需要看到答案依据的是哪个来源时，企业就需要 RAG。
哪些问题适合定制 AI 开发？
最合适的是范围窄、重复发生、输入清晰且结果可衡量的任务：根据知识库回答反复出现的客服问题、从扫描的表单或证件中提取字段、对收到的请求进行分流或摘要、转写通话录音，或根据现有客户数据预测客户流失。像“给产品加上 AI”这样宽泛的目标，通常最好先拆成一个这样的具体任务，在投入更多预算之前先验证准确率。
如何减少 AI 系统给出错误或编造的答案？
我们让答案以检索到的来源为依据，展示引用出处，并把系统限制在既定的任务范围内。在写代码之前，我们会先约定可接受的准确率和响应时间，然后用您数据中的真实样例进行测试，包括棘手的边界情况。记录每一次请求和回答，可以让错误有迹可循，从而根据实际使用情况而不是凭猜测去调整提示词和检索。
启动 AI 项目之前，我们需要准备什么？
主要是系统要使用的数据的访问权限：文档、数据库表、样例图片或音频录音，再加上若干它需要处理的问题或任务的真实示例。最好还能指定一位熟悉业务流程、能够判断输出是否正确的人员。我们会在范围评估阶段梳理这些数据来源，因此无需事先把一切整理得井井有条。
AI 系统上线之后会怎样？
交接内容包括监控和日志，让您可以看到系统的使用情况以及它在哪些地方表现不佳。真实流量通常会暴露测试中未覆盖的问题和输入，因此会根据这些实际使用情况来调整提示词和检索。模型和服务商也会随时间变化，因此每当底层模型更新或更换时，都值得安排定期的重新测试。