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
语音与语言 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