我們交付的內容
LLM整合與RAG管線
基於您的資料構建的檢索增強生成系統，配備向量資料庫、嵌入管線和語義搜尋：部署在您自己的基礎設施上。
AI代理開發
用於內部自動化、客戶支援、程式碼審查和資料分析的客製AI代理：配有防護欄、人工複核和準確性監控。
模型微調與訓練
基於您的領域資料微調的模型，用於專門任務：分類、提取、摘要：附帶基準評估和生產部署。
AI平台架構
端到端AI平台設計：推理API、模型服務、編排管線、監控和生產AI工作負載的成本最佳化。
電腦視覺
使用YOLO、EfficientNet和Vision Transformer進行目標檢測、圖像分類、OCR和影片分析。部署在邊緣設備和雲端。
預測分析與機器學習
使用XGBoost、LightGBM和集成模型進行時間序列預測、異常檢測、客戶細分和推薦系統。
MLOps與AI基礎設施
自動化訓練管線、模型註冊、A/B測試、漂移監控和ML的CI/CD。部署在Kubernetes上，使用Kubeflow或MLflow。
AI策略諮詢
AI就緒評估、用例發現、ROI分析和實施路線圖。基於您的實際資料做出的構建vs購買決策。
對話式AI與聊天機器人
由LLM驅動的聊天機器人，具備多管道整合（Web、WhatsApp、Telegram）、多輪上下文處理和後端系統連接。
AI資料工程
ETL/ELT管線、資料湖、特徵儲存和非結構化資料處理。為AI訓練和推理做好準備的資料。
AI安全測試
提示注入測試、對抗攻擊模擬、模型提取測試和資料洩漏評估。附帶實施路線圖的修復報告。
語音與聲音AI
語音轉文字（STT）、文字轉語音（TTS）、語音代理和語音情感分析，使用Whisper、ElevenLabs和客製模型。
多代理系統
多代理架構，具備角色分配、代理間通訊和複雜任務編排。使用LangGraph、CrewAI或客製編排部署。
向量資料庫與搜尋
使用Pinecone、Weaviate、Qdrant和Milvus的向量資料庫解決方案。最佳化的嵌入管線、混合搜尋和生產級RAG的語義快取。
邊緣AI與設備端ML
在邊緣設備上部署AI模型：TensorFlow Lite、ONNX Runtime、CoreML。針對低延遲和離線操作進行最佳化。
合成資料生成
當真實資料稀缺或敏感時，為模型訓練生成合成資料。保留原始資料的統計分布和特徵。
AI成本最佳化
推論成本最佳化：量化、剪枝、蒸餾、快取和按任務選擇模型。將AI營運成本降低40-70%。
我們的流程
AI就緒評估和用例發現（第1週）
解決方案架構和模型選擇（第2週）
原型開發和基準測試（第3-4週）
與現有系統和資料管線整合（第5-6週）
配備監控和防護欄的生產部署（第7-8週）
效能監控和迭代（持續進行）
交付物
- ✓AI就緒評估和用例推薦
- ✓已部署的生產就緒AI管線或代理
- ✓附帶基準的模型評估報告
- ✓整合文件和API規範
- ✓準確性和效能監控儀表板
- ✓為您團隊的培訓文件
技術棧
常見問題
我們可以從AI工程中期待什麼ROI？
大多數客戶在第一季內看到手動處理時間減少40-70%。我們在編寫任何程式碼之前就構建了預期ROI模型。
你們使用開源模型還是商業API？
取決於用例。我們基於延遲、準確性、成本和資料安全需求來評估兩者。對於敏感資料，我們在您的基礎設施上部署開源模型。
你們如何防止AI在生產中產生幻覺？
防護欄、關鍵任務的人工複核、使用已驗證資料來源的RAG，以及針對您的實際資料的持續準確性監控。
你們做電腦視覺嗎？
是的。使用YOLO和Vision Transformer進行目標檢測、OCR、影片分析。根據需求部署在雲端或邊緣設備上。
AI營運成本是否經過最佳化？
是的。量化、剪枝、快取和按任務選擇模型。客戶通常在最佳化後將推論成本降低40-70%。
開始吧
準備開始您的專案了嗎？
預約免費技術諮詢，討論您的工程需求。無需承諾，只是關於您產品的坦誠對話。