AI 应用研发
基于大模型构建可上线的业务应用，覆盖从场景定义到发布运维的完整链路。
- 智能问答与知识助手
- 文档理解与内容生成
- 多轮任务型对话
围绕人工智能的研发、集成与运维，提供端到端的技术服务。
基于大模型构建可上线的业务应用，覆盖从场景定义到发布运维的完整链路。
面向具体行业的智能化改造，梳理业务链路并把模型能力嵌进现有系统。
打通数据、模型与业务系统，构建稳定可观测的推理服务。
让模型有可靠的事实依据，减少幻觉、提升回答的准确性与可追溯性。
让线上系统长期稳定运行，而不是交付即结束。
帮助团队评估 AI 投入的可行性与路径，给出可执行的技术选型建议。
不做「演示完就撤」的项目。每一步都有明确产出，也都有可验收的标准。
先弄清业务要解决什么、用哪个指标衡量。技术方案从目标倒推，而不是从模型能力正推。
先在真实数据与真实流程上做最小闭环，验证效果与成本，再决定是否扩大范围。
上线后持续监控效果与稳定性，按业务变化迭代，而不是交付一份文档就结束。
人工智能项目失败，大多不是因为模型不够强，而是因为工程与运维没跟上。
| 关注点 | 常见做法 | 彦阳科技 |
|---|---|---|
| 验收标准 | 演示效果、模型跑分 | 业务指标：准确率、处理时长、人工替代量 |
| 数据与知识 | 直接问模型，答案不可追溯 | 先做知识工程，回答有依据、可核查 |
| 系统稳定性 | 能跑通即可，缺少监控 | 可观测 + 告警，异常能定位、能回滚 |
| 成本控制 | 只算调用费用 | 容量与成本一起管，按效果调优投入 |
| 交付之后 | 交付即结束 | 持续迭代，跟随业务变化调整 |
无论是项目合作还是技术交流，欢迎与我们取得联系。工作时间内会尽快回复。