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不是调个接口就算完，底层能力要能扛住真实数据量和真实权限
DeepSeek、通义千问、GLM、Llama 等主流开源模型统一接入，按任务复杂度分流到不同规格模型，兼顾效果与推理成本。
文档解析、切片、向量化与召回重排全链路自建，支持权限过滤与引用溯源，回答可点开原文核对。
把业务系统封装成智能体可调用的工具，支持多步规划、失败重试与人工接管，流程可留痕审计。
基于业务真实问题构建评测集，量化准确率、幻觉率与响应时延，每次迭代都有数据支撑。
十余年软件交付经验打底，AI 不是新故事，是既有能力的一次升级
先梳理业务流程和数据现状，判断哪些环节 AI 真能提效、哪些不适合，避免为了 AI 而 AI。
支持全栈私有化部署，模型、向量库、应用全部跑在客户机房，敏感数据零外传。
按可量化的指标验收：准确率、处理时长、人工替代率，不交付「看起来能用」的半成品。
把不确定的 AI 项目，拆成可验证、可回退的节点
梳理业务流程、数据资产与痛点，输出 AI 适用性评估
用真实数据跑小样本效果，先证明能行再谈规模
语料清洗、标注、指令集构建与知识库搭建
应用开发、工具接入、权限打通与灰度上线
效果监控、badcase 复盘与模型迭代
有明确业务流程、有沉淀数据，就是 AI 最容易出效果的土壤
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