AI 解决方案 / AI Solutions

面向业务的 AI 解决方案

按业务负载评估模型、量化、显存和推理栈；先压测再确定采购。

带来源引用的检索问答、访问权限及人工转接；以授权测试集评估效果。

对接 ERP、CRM、财务与物流；重要写操作保留人工审批与回滚。

从接口盘点、试点、验收到监控迭代，明确质量、成本和责任边界。

效果与费用以项目基线、测试集及验收标准为准，不承诺固定提升比例。

模型、知识库和日志部署于约定内网；须关闭外部模型调用并核查遥测、更新及邮件链路。

按数据分类选择本地或云端模型；仅经授权和脱敏的内容允许外发，并记录路由和审计。

请求发送给所选服务商；处理区域、日志保留、费用和条款需单独审核，不等同于数据不出内网。

以下是项目设计与验收建议，并非对本公司现有产品或已交付实现的声明。具体控制项、适配范围及交付证据须在 PoC 和合同中确认。

先盘点允许调用的接口、读写动作和数据范围。身份校验与最小权限应由业务系统和执行层强制实施；外部文档与工具返回值视为不可信输入，不得据此扩大授权。

建议先开放只读查询和草稿生成。写入 ERP、对外发送或调整业务记录前，向审批人展示目标、参数及影响；审批绑定具体动作，超时或参数变化应重新确认，并设计幂等、停止和补偿流程。

使用经授权的代表性测试集，检查引用正确性、任务完成率、越权拒绝、提示注入防护及审批完整性；同时记录成本、延迟和失败恢复。模型或工具变更后回归测试，并由业务人员复核，不用单一分数替代验收。

建议用追踪标识关联工具调用、审批、错误及费用，设置异常告警和人工接管入口。日志应脱敏并约定保存周期和访问权限；明确告警负责人、停用条件与回退方案，不默认采集完整业务正文。

多智能体只在可拆分任务中评估采用；需明确分工、工具预算与终止条件，并比较单智能体基线，避免为并行而增加复杂度。