人工智能应用开发
我们做的是把 AI 能力变成产品功能，不是训练基础模型。
难的部分不在模型
用 AI 做一个演示很快，做成能交给用户的功能很慢。中间这段工作大多与模型本身无关：
- 效果评估 —— 用什么标准判断它「够好了」，以及谁来判断
- 失败处理 —— 模型给出错误答案时，产品该怎么表现。这决定了功能能不能上线
- 成本与延迟 —— 单次调用的成本乘以真实调用量，往往才是决定可行性的数字
- 数据边界 —— 哪些数据可以送出系统，哪些不可以，以及如何证明
- 长期运行 —— 模型与接口会变，上线之后需要有人盯着
我们做什么
- 需求评估 —— 先判断这个问题是否值得用 AI 解。有相当一部分需求用规则或检索就能做得更好、更便宜、更可预测
- 原型与效果验证 —— 在你的真实数据上验证，而不是在演示数据上
- 产品化 —— 接入既有系统，处理边界情况，补齐监控
- 部署与长期保障 —— 见服务器运维
我们不做什么
- 不训练基础模型
- 在拿到你的数据与评估标准之前，不承诺任何准确率数字。此时给出的任何数字都是编的
交付物
评估报告与方案建议 · 原型与效果验证结果 · 源代码与接入文档 · 部署与监控配置
联系我们
告诉我们你想解决的问题，以及现在是怎么处理的。