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行业前景
技术迭代驱动行业升级
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大模型持续发展推动垂域超级应用诞生,还可能催生现象级企业,同时激活沉没数据产生新价值,为行业升级提供动力,且 2024 年企业更追求大模型落地与 ROI,加速技术应用进程
多场景需求扩展市场空间
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大模型家族覆盖语音、视觉、文本等多模态,适配办公助手、智能客服、电商营销、自动驾驶等多场景,如汽车厂商智能座舱场景的方案共建,释放多领域市场潜力
降本增效突破落地瓶颈
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大模型通过低定价(如通用模型比行业低 96% 以上)、高流量支撑、批量推理、上下文缓存等方式降低成本,还以安全可信体系保障,助力企业解决落地难题
服务与工具强化落地能力
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提供专业算法服务、prompt 优解工具、企业级模板及灵活 SDK,辅助构建评测体系、优化模型效果,打通场景落地 “最后一公里”,如某汽车厂商场景的效果优化
业务挑战
技术整合难
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需跨领域整合语音、图像、文本处理技术,各技术成熟度差异大,复杂场景下性能波动明显。开发中需解决接口适配、数据转换与模块通信问题,增加开发复杂度与落地难度
数据处理繁
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依赖多源异构数据,但高质量数据获取瓶颈突出(特殊场景图像、小众语言语音稀缺)。数据需经清洗、标注、融合等专门流程,工作量大、成本高,低质量数据直接影响智能体性能
场景适配弱
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实际场景干扰多(噪音、光线等),行业需求独特(医疗求准、金融重安全)。智能体需针对性定制优化,对开发团队的场景洞察与技术定制能力要求高
安全伦理风险高
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解决方案场景
全周期安全可信,会话无痕
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聚焦多模态交互智能体开发与部署环节:开发阶段对语音、图像等训练数据进行加密处理,防止数据泄露;部署时加固系统架构,优化接口权限管控,抵御外部恶意入侵,从源头筑牢安全基础。
覆盖智能体运行与退役全阶段:运行中实时监测异常交互指令(如恶意代码注入、高频违规请求),及时拦截风险;退役后按合规标准彻底销毁用户数据与系统配置,避免残留信息被非法利用。
用户与智能体交互后,按预设规则自动处理会话数据:对语音录音、文本对话、图像素材等进行即时删除,或通过脱敏技术隐藏用户手机号、身份证号等隐私字段,确保交互痕迹不留存。
针对隐私敏感场景强化无痕能力:在金融(账户查询、转账交互)、医疗(病历咨询、检查报告解读)场景中,定制会话数据 “零留存” 机制,从交互末端保障用户隐私安全。


PROMPT优解,自动+互动的新一代提示词工具
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工具可基于用户输入的基础需求(如场景、目标),自动匹配行业模板与最优逻辑,生成结构完整、表述精准的初始提示词。无需人工从零编写,减少重复工作量,同时规避因经验不足导致的提示词逻辑漏洞,提升基础创作效率。
支持用户通过实时交互迭代提示词 —— 用户可反馈 “补充细节”“调整风格” 等需求,工具即时提供修改建议与效果预览;也可直接手动微调内容,工具同步校验逻辑连贯性,实现 “需求 - 反馈 - 优化” 的动态闭环,让提示词更贴合实际使用场景。
结合 “自动生成 + 互动优化” 双模式,工具输出的提示词既具备标准化框架,又融入个性化需求。同时可联动下游应用(如多模态智能体、大模型),初步验证提示词的适配性,减少后续调试成本,确保最终提示词能高效支撑实际任务落地。
强劲的系统承载力,是充沛算力、推理层优化、系统调度能力的乘积
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拥有充沛的公有云 GPU 资源池,可通过资源潮汐调度保障流量高峰业务稳定;模型接入点创建后瞬时可用,路由信息持久化保存;还能分钟级完成千卡扩缩容,支撑突发流量与业务高峰,降低企业成本。
推出 “上下文缓存” 技术,结合 Prefix cache 与 session cache,适配不同业务场景。缓存命中部分享 2 折优惠,节省成本达 80%,某客户前缀命中场景端到端延迟从 2.7s 降至 1.14s,延迟下降 50%。
可合理分配管理在线与离线算力,根据业务实时需求调整资源供给,避免资源浪费,确保各类业务获充足算力支持,适配企业动态业务需求1。


更好服务,让企业AI应轻松用落地
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解决方案架构

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