懂业务系统
不是只接一个模型接口,而是把 AI 接进企业真实业务流程、权限和数据系统。
不是只接一个模型接口,而是把 AI 接进企业真实业务流程、权限和数据系统。
支持文档解析、向量检索、权限隔离、答案溯源和多轮问答。
根据数据安全要求选择公有云 API、混合部署或私有化部署方案。
上线后根据命中率、回答质量和业务反馈持续优化提示词与知识结构。
从 AI 知识库到智能客服、办公助手和业务自动化,按企业数据、权限和业务流程进行定制开发。
把企业制度、产品资料、合同文档、培训手册等沉淀为可问答、可追溯的知识系统。
对接官网、小程序、公众号或企业微信,帮助客服快速回复、分流和记录线索。
面向内部员工提供资料查询、内容生成、会议纪要、流程提醒和知识沉淀。
把 AI 接入订单、工单、CRM、OA 等系统,辅助分类、审核、派发和分析。
先判断哪些流程适合 AI 介入,再规划模型、知识库、权限和系统集成方式。
参考企业 AI 开发页面的信息结构,将复杂 AI 能力拆成可理解、可验收、可运营的业务场景。
自动回答产品、价格、服务流程和常见问题,提升线索承接效率。
员工可快速查询制度、流程、产品资料和培训文档。
根据客户问题推荐回复话术、资料链接和下一步处理建议。
自动识别问题类型、紧急程度和负责人,减少人工流转。
辅助生成文案、报告、摘要,并结合规则做初步内容审核。
把订单、客户、项目和运营数据转成可读分析和管理建议。
围绕企业知识、客服、销售、工单、文档和数据分析等场景,形成可落地的 AI 应用。
整合制度、产品、售后和培训资料,实现可溯源的内部智能问答。
接入官网咨询入口,自动回答高频问题并收集客户线索。
面向销售团队快速查询产品方案、案例资料和报价说明。
对客户提交问题自动分类、生成摘要并推荐处理部门。
对合同、协议和业务文件进行条款提取、风险提示和内容摘要。
把业务数据转化为趋势说明、异常提醒和经营建议。
AI 落地的关键不只是模型能力,更是业务流程、数据质量、权限安全和持续优化。
不做空泛概念,优先选择客服、知识库、销售资料、工单等高频场景。
根据业务敏感度规划数据权限、部署方式、日志审计和效果评估。
支持与 CRM、OA、ERP、工单、小程序、官网等系统做接口联动。
上线后持续优化知识库结构、提示词策略、召回效果和回答质量。
结合大模型、向量检索、文档解析、业务接口和权限系统,构建企业可控的 AI 应用底座。
先验证场景,再搭建系统,最后通过真实业务反馈持续优化效果。
明确业务目标、用户角色、数据来源和 AI 可落地点。
整理文档、知识库、业务规则、权限边界和测试问题集。
确定模型、向量库、系统架构、接口和部署方案。
开发问答前台、管理后台、接口服务、检索链路和日志系统。
围绕准确率、召回率、权限、延迟和异常场景做联调。
部署上线、培训使用,并根据业务反馈持续优化效果。
不仅交付功能页面,也交付知识库、接口、部署、权限、测试和后续优化所需资料。
让 AI 项目从“能演示”走向“能使用、可管理、可持续优化”。
先拆业务场景,再确定是否适合 AI 介入以及怎么介入。
支持后续接入更多知识库、模型、渠道和业务系统。
根据组织、部门、角色和资料级别控制可见范围。
通过命中率、满意度、人工转接率等指标持续优化。