AI 用在 真正放大的地方。
帮助企业以正确的方式落地 LLM,拿到真实价值 —— 而不是「为新闻稿做一个神经网络」。从流程审计与战略,到生产环境的智能体、RAG 系统与团队培训。
我们每天活在 Cursor、Claude、GPT、Gemini 与数十种细分工具之中。知道 AI 能节省哪些小时,也知道它在哪些地方反而碍事。我们帮你绕开那些明显的坑。
合作形式
AI 战略
流程审计、机会地图、ROI、6–12 个月路线图。
RAG 系统
通过 LLM 查询企业知识库。精准回答,并附引用来源。
AI 智能体
用于客服、销售与运营。不是话痨型机器人,而是执行者:工具调用、记忆、安全护栏。
团队培训
围绕 Claude / GPT / Cursor 的高效工作坊。AI 仪式、提示库、自动化模板。
模型微调
SFT、DPO、蒸馏、质量评估、安全发布。当通用模型不再够用时。
评估 & 安全
评估闭环、提示回归测试、幻觉监控、Prompt Injection 防护。
工具盒
按任务选择模型与编排。开源模型够用就用开源,任务要求时上 frontier。
我们如何启动项目
Discovery 会话
1–2 周:流程审计、机会地图、ROI 估算。没有继续合作的义务。
试点项目
1–2 个月:一个真实案例(例如 AI 客服副驾驶)。带指标上生产。
AI 驻场
3 个月起:长期陪跑、迭代、培训。我们就是你的 AI 部门。
把大家最常问的问题提前回答
公司想落地 LLM,从哪里开始?
从一个简短的 Discovery 会话开始:1–2 周流程审计、机会地图与 ROI 估算 —— 没有继续合作的义务。
你们用哪些模型?
Claude(Sonnet、Opus)、GPT-5 与 4.1、Gemini 2 Flash/Pro,以及 Llama、Qwen、DeepSeek 等开源模型。按质量、成本、延迟与本地化部署要求选用。
RAG 与微调有什么区别?
RAG 在查询时将相关文档注入上下文 —— 适合时效性强、经常变化的知识。微调改变模型权重 —— 更适合风格、格式与稳定模式。两者经常组合使用。
你们怎么衡量 AI 系统的质量?
建立评估闭环:真实查询数据集、自动化 LLM-as-judge 测试、每次发布的回归检查与幻觉指标。不靠「感觉变好了,就上线」。