大模型

这一页面向想把大模型真正接进业务、而不只是让员工试用一下的企业 IT 与业务负责人。我们负责模型接入、知识库、算力与合规这条链路的落地，让模型从演示走进日常流程。

业务场景与痛点

员工已用过对话产品，但回答不基于企业内部资料，用不上；想私有化部署，却不知道要多少算力、放在哪里；担心敏感数据出内网；多个部门各自采购，账号与费用失控；试点做得热闹，上线后发现没人用。

我们提供的服务

• 模型来源：通过火山方舟接入豆包大模型或第三方模型；数据敏感的场景部署在本地 GPU 服务器。
• 业务知识：用企业文档与业务数据构建专属知识库，让回答基于事实并可标注出处。
• 流程接入：把模型接到合同审查、工单分类、会议纪要、代码辅助等流程上，用智能体编排完成多步任务。
• 成本核算：先估算调用量与缓存策略，再选模型档次与部署方式。
• 合规与审计：数据需要出内网的场景，提供访问审计与权限边界设计。

交付方式

建议从一个小场景切入：高频、规则相对清晰、错误成本可控。先做需求与数据梳理，两周左右出可验证版本，业务方试用后再决定是否扩展。跑通一个场景后，再复制到相邻流程。

服务保障

交付提示词、知识库与评测基线，便于后续迭代；上线后跟踪回答质量与调用成本，定期复盘；涉及私有化部署时提供运维手册与故障处理流程。

常见问题

• 一定要私有化部署吗？不一定，公开信息类场景用公有云接口更省事，涉及敏感数据再考虑本地部署。
• 知识库要整理到什么程度？先挑出高频问题对应的高质量文档，边用边补，比一次性清洗全部资料更快见效。
• 怎么判断做得好不好？上线前定好评测问题集与可接受标准，用同一套问题对比迭代前后的表现。
• 数据要准备多少？先覆盖一个场景的高频问题即可起步，后续按使用反馈持续补充，不必等资料全部整理完。