我们的做法
先有评估，再做功能。
多数 AI 项目停滞，是因为没人说得清它到底有没有变好。我们从可衡量的目标出发，先搭建评估体系，再据此交付功能。检索、Agent 和微调都只是手段，评估才是契约。
- 01在写下第一行模型代码之前，先定义目标与评估
- 02以检索与事实依据为先，而非纯粹生成
- 03高风险环节引入人工复核
- 04成本与延迟预算同样是一等公民
能力
我们能构建什么。
LLM 与 Agent 应用
带预算、白名单的助手与 Agent，并在关键环节保留人工复核。
检索增强生成
答案基于您的文档，每一条结论都可追溯到引用来源。
语义与混合搜索
带重排序器的混合检索，在生成任何内容之前先呈现带评分的段落。
文档智能
每次提取都带字段级置信度，低分项拦截复核，其余直接通过。
计算机视觉
能读懂图像和视频的模型，从分类、检测到扫描文档的 OCR。
ML 流水线与训练
从数据摄取到金丝雀发布的训练流程，必须通过评估才能晋级。
MLOps 与评估体系
黄金测试集、CI 中的回归门禁，以及每天抽样的线上评估。
模型服务与推理
生产级推理，从第一天起就监控成本、延迟和质量。
实地应用
再看四个工作中的界面。
真实产品界面，使用演示数据。
我们如何工作
从提示词到可运维的模型。
- 01
定框
我们先定义目标、衡量目标的评估，以及值得率先交付的最小切片。
- 02
落地
检索、数据流水线和护栏——让模型基于您的真实情况作答。
- 03
交付
生产级推理，从第一天起就监控成本、延迟和质量。
- 04
运维
我们在生产环境中盯住评估指标，防范漂移，然后移交或与您共同运营。
成果
项目带来的回报。
数据来自我们目前在生产中运行的 AI 系统。
1M+
已处理文档
92%
直通处理率
8
CI 中的评估套件
24/7
已运维的推理