RAG企业知识库
围绕企业内部文档、业务数据和权限体系建设检索增强生成应用，重点解决答案依据、权限隔离、内容更新和质量评估。
AI SOLUTIONS
企业AI大模型应用与私有化解决方案
先确认业务任务、知识来源、权限边界、评估方式和人工处理流程，再选择模型与部署方案。
能力范围
五类企业AI应用
知识问答、系统查询、文档生成和工具调用采用不同实现方式，具体方案取决于数据条件与业务风险。
01定义问题、用户和人工基线
02盘点知识、数据、接口和权限
03制作评测集并验证检索与答案
04小范围上线，记录失败与人工接管
高风险操作保留确定性规则和人工确认
涉及付款、合同、权限变更、生产控制等关键操作时，模型只提供辅助，不绕过原系统校验与审批。
常见问题
企业AI项目开始前的关键判断
先把部署边界、周期、数据安全和维护责任说清楚，再选择技术路线。
企业私有化大模型部署整体费用区间是多少？
费用由模型部署方式、硬件、并发、资料整理、权限和运维要求共同决定。先确认使用场景和数据边界，再比较公有API、专有实例或本地部署，才能给出有依据的报价范围。
AI定制项目整体开发交付周期大概多久？
周期主要取决于首期场景、数据准备、系统接口、权限和验收要求。通常先完成范围确认和原型，再按可验收模块安排开发、测试与上线时间。
项目上线后是否提供长期运维与版本迭代服务？
可以覆盖部署、培训、上线观察、缺陷修复、模型与知识库更新、版本迭代和运维交接，具体响应方式与服务周期在合同和交付计划中明确。
私有化部署如何保障企业内部业务数据安全？
先划分数据来源、权限和流转边界，再通过内网部署、访问控制、日志审计、引用溯源和人工确认等手段控制风险。私有化不是自动安全，数据治理和权限设计同样重要。
Agent智能体适合直接操作企业业务系统吗？
高风险操作不应绕过原系统权限和审批。智能体可以在白名单工具、权限校验、日志审计和人工确认下调用查询、通知或文档等能力。
项目沟通
从一个可评估的AI任务开始
准备一组真实问题、资料样本和现有处理方式，我们可以一起判断知识库、智能体或系统接入的适用路线。