AI 与智能自动化

AI 项目很少败在模型上，而是败在模型之外的一切：如何让答案建立在真实数据之上、如何衡量输出是否真的正确、如何让花费保持可预测。我们构建的正是让 AI 功能足以放到客户面前的那些部分。

涵盖内容

• 产品中的 AI 功能

  将助手、摘要、语义搜索与分类能力嵌入产品，并配备评测与成本控制，而不是一个会逐渐失准的演示。

• 智能体与流程自动化

  跨越贵司自有系统与数据的多步骤自动化，并在出错代价高昂的环节保留人工审批。

• 数据工程与检索

  数据管道、存储与检索增强生成，让回答建立在贵司数据之上并标明来源。

您将获得

• 基于贵司自有数据的回答，并标明出处
• 在 CI 中运行的评测：质量是被测量的，而不是被期望的
• 按功能分别编列预算、可观测的 token 花费

常用技术栈

模型与 SDK

OpenAIAzure OpenAIAnthropic ClaudeGoogle GeminiVercel AI SDKModel Context Protocol

检索与数据支撑

pgvectorEmbeddingsHybrid searchRAG pipelines

数据接入

PDF & document parsingCSV and ETLConvexWebhooks

评测与成本控制

Eval harnesses in CIPrompt versioningToken budgetingGuardrails

编程语言

TypeScriptPython