我们构建什么
AI 工程能力
选哪个模型是最简单的一步。真正的工作在于检索质量、输出校验，以及调用失败时系统如何应对。
将 LLM 集成到现有系统
把模型调用接入您已在使用的 CRM、ERP、工单系统与内部门户，封装在服务边界之内，具备重试、成本核算，以及供应商服务降级时的兜底路径。
基于自有数据的 RAG 管道
按文档结构调优的数据接入、分块、embeddings 与检索。回答均标注来源，索引可随时从原始文件重建。
文档与文本自动化
对当前依赖人工排队处理的文档进行分类、抽取、摘要与规范化。结构化输出先经 schema 校验，再写入数据库。
业务流程自动化
多步骤流程中，由模型负责判断，其余环节交给确定性代码。每一步均可观测、可重放、可回滚。
Prompt 工程与 fine-tuning
上线前完成 prompt 版本管理、评测集与回归校验。只有当 prompt 与检索确实触及上限时，才引入 fine-tuning。
自托管推理
在您自有硬件或私有集群上部署 Llama、Mistral 等开放权重模型，适用于数据不得离开内网的场景。
技术参考
模型、检索与部署
供应商在设计上即可随时替换——集成层由我们掌控，更换模型只是改配置，而非重构系统。
模型家族
GPTClaudeMistralLlama
检索技术栈
Embedding pipelinesVector searchHybrid retrievalRe-rankingSource citation
部署与托管
DockerKubernetesGPU schedulingOn-prem clustersQueue-backed workers
质量管控
Evaluation setsPrompt versioningSchema validationToken cost trackingStructured logging
技术
底层技术构成
应用层
- Node.js
- TypeScript
- React 19
- REST / streaming APIs
数据层
- PostgreSQL
- Vector indexes
- ClickHouse
- Object storage
运行时
- Docker
- Kubernetes
- Worker pools
- RabbitMQ / Kafka
可观测性
- OpenTelemetry
- Sentry
- Structured logging
- Cost dashboards