应用型 AI
把 AI 用在 真实业务流程。
我们把 AI 用在已经存在、也已经在花钱的流程上——分类、检索、匹配、翻译。每套系统都有边界、评测集与兜底方案，上线之后由我们运维。
我们做什么
把 AI 当作系统组件。
AI 智能体
拥有明确工具集、边界与兜底方案的智能体，部署在真实流程上——报价、工单分派、分类、客服——而不是落地页上的一个聊天框。
检索与事实依据
答案取自您自己的文档与数据，并附带出处，让回答可以被核实，而不是只能选择相信。
匹配引擎
对实体之间进行打分与排序的系统——买家与供应商、候选人与岗位、商品与需求意图。
多语言 NLP
跨语言、跨文字系统的分类、抽取与生成，包括从右至左的文字，并按语言逐一评测，而不是假设效果可以自动迁移。
结构化信息抽取
把文档、发票、规格书与申报材料转化为系统可处理的结构化数据，附带置信度，并为无法判定的情形留出处理路径。
评测框架
测试集、基线与回归检查，让模型的每次变更都能被度量，而不是靠争论。
适合谁
这些系统被用在哪里。
运营
规则明确、但人难以在大规模下始终如一执行的高频决策。
知识工作
文档密集的流程：答案就在那里，但找出来要花几个小时。
跨境业务
横跨语言、监管要求与格式，且彼此无法直接对应的工作。
方法
数据。边界。评测。
01
以您的数据为依据
基于您自有文档与记录的检索，让答案引用的是出处，而不是一个概率。
02
边界由设计确定
明确的工具、被允许的操作与显式的失败路径。系统可以说自己不知道。
03
持续评测
留出验证集、人工基线与生产环境监控，而不是一次跑通的演示。
优势
我们如何确认它真的有效。
对照基线度量
每一次上线都有评测集和人工基线。系统若达不到基线，就不会发布。
在生产环境运行
有监控、有日志、有值班——不是试点项目
可追溯的决策
每一条输出都能追溯到它的输入