AI 用在 真正放大的地方。
帮助企业以正确的方式落地 LLM,拿到真实价值 —— 而不是「为新闻稿做一个神经网络」。从流程审计与战略,到生产环境的智能体、RAG 系统与团队培训。
我们每天活在 Cursor、Claude、GPT、Gemini 与数十种细分工具之中。知道 AI 能节省哪些小时,也知道它在哪些地方反而碍事。我们帮你绕开那些明显的坑。
合作形式
AI 战略
流程审计、机会地图、ROI、6–12 个月路线图。
RAG 系统
通过 LLM 查询企业知识库。精准回答,并附引用来源。
AI 智能体
用于客服、销售与运营。不是话痨型机器人,而是执行者:工具调用、记忆、安全护栏。
团队培训
围绕 Claude / GPT / Cursor 的高效工作坊。AI 仪式、提示库、自动化模板。
模型微调
SFT、DPO、蒸馏、质量评估、安全发布。当通用模型不再够用时。
评估 & 安全
评估闭环、提示回归测试、幻觉监控、Prompt Injection 防护。
工具盒
按任务选择模型与编排。开源模型够用就用开源,任务要求时上 frontier。
我们如何启动项目
起步摸底
1–2 周:流程审计、机会地图、ROI 估算。没有继续合作的义务。
试点项目
1–2 个月:一个真实案例(例如 AI 客服副驾驶)。带指标上生产。
AI 驻场
3 个月起:长期陪跑、迭代、培训。我们就是你的 AI 部门。
把大家最常问的问题提前回答
公司想落地 LLM,从哪里开始?
建议先做一轮简短摸底:1–2 周梳理流程、机会地图与 ROI 估算,不强制继续合作。
你们用哪些模型?
Claude Sonnet 4.6 与 Opus 4.8、GPT-5.5、Gemini 3.1 Pro 与 Flash,以及 Llama 4、Qwen3、DeepSeek V4、Kimi K2.6、MiniMax M3 等开源模型。按质量、成本、延迟与本地化部署要求选用。
RAG 与微调有什么区别?
RAG 在查询时将相关文档注入上下文 —— 适合时效性强、经常变化的知识。微调改变模型权重 —— 更适合风格、格式与稳定模式。两者经常组合使用。
你们怎么衡量 AI 系统的质量?
收集真实用户问题,每次发布前跑自动检查:与上一版答案对比,统计错误与编造内容。用数据做决定,不靠「感觉变好了就上线」。
AI 能在哪里放大你的业务?
一小时免费咨询:看看你的流程,找出 3–5 个 LLM 一个季度能回本的位置。