AI 模型搭建
通用大模型很聪明，但它不知道你的产品型号、报价规则和售后流程。我们要做的是把「你的知识」接进去，并且让它答错的时候能被发现、能被纠正。
01 / 服务范围
01
模型选型与评测
开源 Qwen / Llama 与商用 API 对比，按成本、时延、合规要求选型。
02
微调训练
SFT、LoRA / QLoRA、指令数据集构建与效果评估。
03
RAG 知识库
文档解析、切分策略、向量化、混合检索与重排优化。
04
Agent 工作流
工具调用、多步任务编排、函数注册与结果校验。
05
私有化部署
vLLM / TensorRT-LLM 推理加速、多卡并行与灰度发布。
06
效果与安全
幻觉抑制、引用溯源、敏感词与权限过滤、全量对话日志审计。
02 / 交付物清单
环境与部署方案硬件清单、容器镜像与启动脚本
微调数据集清洗后的指令数据与标注规范
模型权重与配置可复现的训练参数与版本记录
知识库管道文档入库、增量更新与检索配置
应用接口对话、检索、工具调用的完整 API
评测集与报告准确率、拒答率、首字时延与并发能力
03 / 技术栈
QwenLlamaLoRA / QLoRALangChainLlamaIndexvLLMMilvusDify
技术栈按项目实际需要选择，不强行套用。
04 / 适用场景
企业知识助手
产品手册、制度流程、售后 FAQ 一问即答，附原文出处。
客服与工单
自动分类、摘要、建议回复与知识沉淀。
文档处理
合同比对、报告生成、招投标文件解析。
内部提效
SQL 生成、代码辅助、会议纪要整理。
05 / 常见问题
数据和模型安全吗？
支持完全私有化部署，模型、向量库、日志都在你自己的服务器或内网，不出网。也可以用混合方案：敏感数据本地检索，通用能力调云端接口。
该做微调还是 RAG？
需要记住事实、可溯源更新，用 RAG；需要改变表达风格、固定输出格式、学会领域推理，用微调。多数项目以 RAG 为主，配轻量微调。
需要买什么显卡？
7B 量化模型 24GB 显存可流畅运行；13B-32B 建议 48-80GB；70B 需要多卡。我们会按你的并发量给出具体配置与成本对比。