产品目录回答"我们有什么",这一页回答"你的问题该怎么解"。找到最接近你处境的那一段就够了。
大部分智能化项目不是死在技术上,是死在"一上来就铺很大、半年后说不清带来了什么"。所以我们的方案都从一个能在两周内看到结果的小切口开始。
先问清业务卡在哪、判断标准是什么,再决定用什么。选型结论可能是"这事不用做"。
挑一个最耗时的环节先跑通,拿到真实数据再谈扩大,不做一次性的大铺开。
开工前书面约定怎么算做到了,交付以约定标准为准,不以主观感受为准。
接口兼容主流规范、支持私有化部署,你随时可以把东西搬走,这是我们的自我约束。
产品面向海外用户,团队在国内。典型卡点是:境内外模型要分别接、账号与额度分散在各家、成本按月说不清、合规要求随业务所在地变化。我们把接入层统一掉,让业务代码只面对一个接口,合规差异在配置里解决。详见AI 网关。
要的是持续、批量、风格稳定的内容产出,而不是几张惊艳的单图。典型卡点是:工具只解决中间一段,前后仍靠人力接驳;角色和画风跨集就飘;产能取决于当月有几个熟练工。我们把链路接成可按周排产的产线,并把一致性写进验收标准。详见AI 漫剧。
想用 AI 提效,但更怕失控:代码会不会外流、改动能不能评审、用量能不能归因到人、账单会不会突然爆掉。我们把它做成一个有门禁的工程而不是发一批账号——原有评审流程一条不减,边界与额度写在配置里。详见AI 编程。
时间大量消耗在文献筛读、数据整理、脚本调试与结果复现上,而这些恰恰是最不该由人做的部分。我们不碰科学判断,只把重复劳动工程化:结论带出处、流程可复跑、未发表数据不出内网。详见 AI for Science。
数据散在各个系统里、格式各异、个人信息混杂,直接上模型效果不会好。这类项目的顺序几乎总是:先把数据变成可用资产,再谈模型和应用。我们按这个顺序推进,并且每一步都能单独验收。数据侧详见数据工场,模型侧详见模型与算力。
每一步都有书面确认,任何一步觉得不对都可以停。
告诉我们业务卡在哪、现在怎么做的、期望变成什么样。
共同挑出最值得先做的那一环,并定下怎么算做到了。
用你的真实数据跑通小样本,拿数据决定要不要扩大。
确认有效后工程化交付,并提供约定期限内的运维支持。