企业 AI 落地
在你自己的服务器上，跑得住的 AI。
企业做 AI 失败，通常不是因为模型不够强，而是卡在「上生产」这一步——如何把概率性的输出，变成可靠、可溯源、可管控的结果，并且规模化跑起来。Demo 很容易；权限、评测、审计留痕、以及「绝不编造」很难。
我们做的是基础模型之上、企业真正需要的那层确定性系统——不是一个 prompt 外壳。
我们交付什么
三块能力跑在同一套底座上：知识图谱与意图路由、模板与规则引擎、强制引用来源的 RAG、多语种 OCR 与解析，以及在任何 AI 环节之前先做本地脱敏——安全是流程的一部分，不是事后补的。
文档智能解读
导入 → 解析 → 理解 → 结构化输出，适用于招标文件、合同、报告与技术规格书。
- 多格式接入，含 OCR、自动分类与归档
- 按你自己的清单/字段做 8 维结构化抽取——数值、单位、条件、出处、置信度
- 原文中没有的字段标注为「未提及」，绝不编造
- 一键导出成套材料
AI 知识库（RAG）
把散落在各处的报告和邮件，变成一个私有的、带出处的知识资产。
- 自然语言问答，答案精确引用到 文档 · 章节 · 页码
- 角色权限与租户隔离
- 每一次提问与回答均留下不可篡改的审计记录
合同与合规审查
基于规则库的风险分级，每一条结论都锚定到具体条款。
- 高 / 中 / 低风险分级，红线提示与版本比对
- 印章与签署核验、谈判窗口期提醒
- 法务或财务用自然语言维护规则——不需要写代码
我们承诺的指标
这些数字会写进 POC 合同，并在你的文档、你的环境里实测——在任何生产上线之前。达不到，就说明你没有买到一套能上生产的系统，我们也不该拿到后续的推广。
- ≥ 90%
- 抽取准确率
- 关键参数与风险条款
- 100%
- 可溯源
- 每个数值锚定到 文档 · 章节 · 页码
- ≥ 98%
- 运行一致性
- 同样的输入给同样的输出，不靠碰运气
- 6
- 语种
- 中 · 英 · 法 · 西 · 俄 · 葡，OCR 与解析
默认私有化部署。 敏感数据不出你的服务器；任何 AI 环节之前先做本地脱敏。支持私有云与内网隔离部署。
谁在做这件事
Jay Wang — 创始人 / AI 负责人
16 年以上 AI 与数据经验：ByBit AI 负责人，此前任微软 Principal Applied Science Manager、快手数据科学总监。统计学博士，《Building Recommender Systems Using LLMs》（Springer, 2025）作者，多次受邀分享 RAG 与企业级大模型系统。
应用 AI 团队
覆盖计算机视觉、语音与生成式视频，已上线的生产管线包括采集、转写、翻译、TTS 与合成；并已为一家上市电气制造企业设计了六语种、私有化部署的招投标解读与合同审查参考架构。 （该项目仍在推进中，我们把它作为架构与方法引用，而非已交付案例。）
合作方式
2–4 周付费 POC，只做一条真实业务流
拿你手上一份真实的文档或一条真实的流程，端到端跑通，并对照上面的指标实测。范围标准化——不是没有边界的定制开发。跑通了再谈推广，跑不通就不谈。
预约 30 分钟沟通常见的切入点
- 知识库 / 行业情报库带出处的问答知识库 — 能力 02
- 审计或财务数据抽取平台结构化抽取 + 审计留痕 — 能力 01
- 招投标与合同解读清单抽取 + 风险审查 — 能力 01 + 03
拿一份你最头疼的文档过来。
判断这套东西在你的数据上到底行不行，最快的办法是直接在你的数据上跑一遍。两周，范围固定，对照上面的指标验收。
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