我们交付的内容
LLM集成与RAG流水线
基于您的数据构建的检索增强生成系统，配备向量数据库、嵌入流水线和语义搜索：部署在您自己的基础设施上。
AI代理开发
用于内部自动化、客户支持、代码审查和数据分析的定制AI代理：配有防护栏、人工复核和准确性监控。
模型微调与训练
基于您的领域数据微调的模型，用于专门任务：分类、提取、摘要：附带基准评估和生产部署。
AI平台架构
端到端AI平台设计：推理API、模型服务、编排流水线、监控和生产AI工作负载的成本优化。
计算机视觉
使用YOLO、EfficientNet和Vision Transformer进行目标检测、图像分类、OCR和视频分析。部署在边缘设备和云端。
预测分析与机器学习
使用XGBoost、LightGBM和集成模型进行时间序列预测、异常检测、客户细分和推荐系统。
MLOps与AI基础设施
自动化训练流水线、模型注册、A/B测试、漂移监控和ML的CI/CD。部署在Kubernetes上，使用Kubeflow或MLflow。
AI战略咨询
AI就绪评估、用例发现、ROI分析和实施路线图。基于您的实际数据做出的构建vs购买决策。
对话式AI与聊天机器人
由LLM驱动的聊天机器人，具备多渠道集成（Web、WhatsApp、Telegram）、多轮上下文处理和后端系统连接。
AI数据工程
ETL/ELT流水线、数据湖、特征存储和非结构化数据处理。为AI训练和推理做好准备的数据。
AI安全测试
提示注入测试、对抗攻击模拟、模型提取测试和数据泄露评估。附带实施路线图的修复报告。
语音与声音AI
语音转文本（STT）、文本转语音（TTS）、语音代理和语音情感分析，使用Whisper、ElevenLabs和定制模型。
多代理系统
多代理架构，具备角色分配、代理间通信和复杂任务编排。使用LangGraph、CrewAI或定制编排部署。
向量数据库与搜索
使用Pinecone、Weaviate、Qdrant和Milvus的向量数据库解决方案。优化的嵌入流水线、混合搜索和生产级RAG的语义缓存。
边缘AI与设备端ML
在边缘设备上部署AI模型：TensorFlow Lite、ONNX Runtime、CoreML。针对低延迟和离线操作进行优化。
合成数据生成
当真实数据稀缺或敏感时，为模型训练生成合成数据。保留原始数据的统计分布和特征。
AI成本优化
推理成本优化：量化、剪枝、蒸馏、缓存和按任务选择模型。将AI运营成本降低40-70%。
我们的流程
AI就绪评估和用例发现（第1周）
解决方案架构和模型选择（第2周）
原型开发和基准测试（第3-4周）
与现有系统和数据流水线集成（第5-6周）
配备监控和防护栏的生产部署（第7-8周）
性能监控和迭代（持续进行）
交付物
- ✓AI就绪评估和用例推荐
- ✓已部署的生产就绪AI流水线或代理
- ✓附带基准的模型评估报告
- ✓集成文档和API规范
- ✓准确性和性能监控仪表板
- ✓为您团队的培训文档
技术栈
常见问题
我们可以从AI工程中期待什么ROI？
大多数客户在第一季度内看到手动处理时间减少40-70%。我们在编写任何代码之前就构建了预期ROI模型。
你们使用开源模型还是商业API？
取决于用例。我们基于延迟、准确性、成本和数据安全要求来评估两者。对于敏感数据，我们在您的基础设施上部署开源模型。
你们如何防止AI在生产中产生幻觉？
防护栏、关键任务的人工复核、使用已验证数据源的RAG，以及针对您的实际数据的持续准确性监控。
你们做计算机视觉吗？
是的。使用YOLO和Vision Transformer进行目标检测、OCR、视频分析。根据需求部署在云端或边缘设备上。
AI运营成本是否经过优化？
是的。量化、剪枝、缓存和按任务选择模型。客户通常在优化后将推理成本降低40-70%。
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