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一站式企業(yè)AI賦能解決方案
支持公有云/私有化/混合云架構(gòu)部署
滿(mǎn)足信創(chuàng)等保要求
低代碼工作流編排,降本增效
支持LLM/多模態(tài)大模型定制
場(chǎng)景解決方案
企業(yè)私有知識(shí)庫(kù)
整合企業(yè)分散知識(shí),通過(guò)AI智能處理,為員工、客戶(hù)及伙伴提供高效知識(shí)服務(wù)和決策支持。
AIGC智能創(chuàng)作
AI技術(shù)自動(dòng)生成文字、圖像、音頻等內(nèi)容,通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)模仿人類(lèi)創(chuàng)作,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)到內(nèi)容的自動(dòng)化生產(chǎn)。
智能工作流編排
AI智能工作流深度融合傳統(tǒng)流程與AI能力,自動(dòng)化執(zhí)行任務(wù)鏈,實(shí)現(xiàn)自主決策與持續(xù)優(yōu)化。
智能問(wèn)數(shù)
AI賦能數(shù)據(jù)分析,通過(guò)智能算法高效處理復(fù)雜數(shù)據(jù),挖掘潛在規(guī)律,并以可視化形式輔助決策。
應(yīng)急指揮
AI賦能應(yīng)急管理,提升預(yù)測(cè)精度與響應(yīng)效率,科學(xué)應(yīng)對(duì)突發(fā)事件,保障生命財(cái)產(chǎn)安全與社會(huì)穩(wěn)定。
智能運(yùn)維
運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化運(yùn)維,提升系統(tǒng)穩(wěn)定性和性能。
數(shù)據(jù)治理
AI數(shù)據(jù)治理通過(guò)自動(dòng)清洗、標(biāo)準(zhǔn)化處理缺失噪聲數(shù)據(jù),生成規(guī)范字典,確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確完整一致,支撐企業(yè)智能決策。
適用行業(yè)

智能制造

智能家居

智慧金融

物流

建筑

教育

農(nóng)業(yè)

零售

智能醫(yī)療

能源

環(huán)保

城市規(guī)劃

旅游

交通

企業(yè)可以用AI做什么?
AI專(zhuān)屬機(jī)器人
基于企業(yè)私有知識(shí)庫(kù)訓(xùn)練,定制專(zhuān)屬AI客服/顧問(wèn)全年無(wú)休,7x24小時(shí)在線(xiàn),降低企業(yè)用工成本AI自動(dòng)化學(xué)習(xí),
提供更加精準(zhǔn)和更高質(zhì)量的服務(wù)支持多平臺(tái)接入,輕松響應(yīng)業(yè)務(wù)辦公系統(tǒng)
企業(yè)AI數(shù)字員工平臺(tái)
低成本搭建企業(yè)專(zhuān)屬的內(nèi)部AI數(shù)字員工平臺(tái)根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景,深度定制不同部門(mén)的AI應(yīng)用推動(dòng)企業(yè)向自動(dòng)化、智能化運(yùn)營(yíng),實(shí)現(xiàn)降本增效讓AI深度賦能員工,抓住人工智能時(shí)代新機(jī)遇
為什么選擇我們?

全棧技術(shù)自主性

覆蓋數(shù)據(jù)治理→算法研發(fā)→系統(tǒng)部署的全鏈條能力,支持從開(kāi)源模型調(diào)優(yōu)到完全自研架構(gòu)的靈活選擇

數(shù)據(jù)與安全優(yōu)勢(shì)

1.隱私保護(hù)體系

數(shù)據(jù)"三零原則":零傳輸/零存儲(chǔ)/零泄露

2.合規(guī)保障能力

通過(guò)等保三級(jí)/ISO27001等權(quán)威認(rèn)證全流程審計(jì)追蹤(滿(mǎn)足監(jiān)管溯源要求)

架構(gòu)擴(kuò)展優(yōu)勢(shì)

1.靈活適配能力

支持混合云/邊緣計(jì)算/本地化部署兼容主流國(guó)產(chǎn)化硬件生態(tài)

2.生態(tài)連接性

標(biāo)準(zhǔn)API接口(快速對(duì)接ERP/CRM等系統(tǒng))低代碼擴(kuò)展開(kāi)發(fā)平臺(tái)

服務(wù)實(shí)施優(yōu)勢(shì)

1.敏捷交付能力

標(biāo)準(zhǔn)化POC驗(yàn)證流程(2天出demo)模塊化部署(支持功能按需裁剪)

2.專(zhuān)家護(hù)航體系

頂級(jí)算法團(tuán)隊(duì)+行業(yè)顧問(wèn)雙支撐 7×24小時(shí)分級(jí)響應(yīng)機(jī)制

AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)服務(wù)流程
01需求分析與規(guī)劃
明確需求:和業(yè)務(wù)方溝通,了解應(yīng)用要解決的問(wèn)題、預(yù)期目標(biāo)、使用場(chǎng)景等。 ??
可行性評(píng)估:從技術(shù)、數(shù)據(jù)、成本等方面判斷需求能否實(shí)現(xiàn)。 ??
制定規(guī)劃:確定項(xiàng)目范圍、時(shí)間節(jié)點(diǎn)、資源分配等,制定詳細(xì)開(kāi)發(fā)計(jì)劃。 ??
02數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理
數(shù)據(jù)收集:根據(jù)需求收集相關(guān)數(shù)據(jù),來(lái)源有公網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)、企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)等。 ??
數(shù)據(jù)清洗:處理收集數(shù)據(jù)中的缺失值、重復(fù)值、錯(cuò)誤值等,保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。 ??
數(shù)據(jù)標(biāo)注:對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)、標(biāo)記,讓模型學(xué)習(xí)特征和規(guī)律。
數(shù)據(jù)劃分:將處理好的數(shù)據(jù)按一定比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。
03模型選擇與開(kāi)發(fā)
選擇算法和模型架構(gòu)
模型訓(xùn)練:用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練,調(diào)整模型參數(shù)以最小化預(yù)測(cè)誤差。
??
模型評(píng)估:模型評(píng)估:用驗(yàn)證集評(píng)估模型性能,若不達(dá)標(biāo)則調(diào)整模型或數(shù)據(jù)
04應(yīng)用開(kāi)發(fā)與集成
選擇開(kāi)發(fā)框架和工具
開(kāi)發(fā)應(yīng)用接口?
集成模型到應(yīng)用
05測(cè)試與優(yōu)化
功能測(cè)試:檢查應(yīng)用各項(xiàng)功能是否正常,如輸入輸出是否符合預(yù)期、界面操作是否流暢。
性能測(cè)試:評(píng)估應(yīng)用響應(yīng)時(shí)間、吞吐量、資源利用率等指標(biāo),確保滿(mǎn)足性能要求。
模型優(yōu)化:若性能不達(dá)標(biāo),可調(diào)整模型結(jié)構(gòu)、參數(shù)或采用更優(yōu)算法;也可增加數(shù)據(jù)或進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)。
06部署與維護(hù)
部署上線(xiàn):將應(yīng)用部署到生產(chǎn)環(huán)境
監(jiān)控與維護(hù):實(shí)時(shí)監(jiān)控應(yīng)用運(yùn)行狀態(tài),及時(shí)處理故障和異常;定期更新模型和應(yīng)用,適應(yīng)新數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)變化。

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