核心能力
01RAG管道
用于上下文感知AI应用程序的检索增强生成系统。
02安全强化
护栏和安全措施，确保可靠和负责任的AI行为。
03推理优化
高效AI模型部署的性能优化和编排。
04模型监控
模型性能和业务影响的全面监控和评估。
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服务概览
AI与ML工程
Turning models into systems that are measurable, operable, and safe to ship.
将模型转化为可靠产品需要检索、评估和安全强化
4项能力5项交付内容5组工具
核心能力
核心能力
我们用来解决问题并保持系统可运营的关键能力。
我们的方法
这项合作解决什么问题，以及如何推进。
RAG管道、评估框架、护栏、推理编排
核心问题将模型转化为可靠产品需要检索、评估和安全强化
交付成果交付内容、文档与运营指引都以长期可用为目标。
交付内容
交接后团队能拿到什么，并继续运行什么。
交付内容、文档与运营指引都以长期可用为目标。
交付成果
01检索索引和向量数据库设置
优化的语义搜索基础设施，用于高效信息检索和上下文增强
02评估报告和安全评估
全面的模型性能分析，包含安全和偏见评估框架
03提示库和优化指南
精选的提示集合和最佳实践，确保一致、高质量的AI交互
04模型服务与扩展配置
包含冷启动优化、延迟预算和成本预测的自动扩展推理设置
05模型更新与回滚运维手册
安全模型切换、金丝雀部署和回滚触发器的操作步骤
技术栈
01向量数据库 (Pinecone, Weaviate, Qdrant)
高性能向量存储，用于语义搜索和相似性匹配
02实验追踪 (Weights & Biases, MLflow)
模型评估、超参数搜索和数据集版本控制
03无服务器推理 (AWS Lambda, Vercel)
可扩展、经济高效的模型部署，具有自动扩展
04LLM评估 (Promptfoo, Braintrust)
自动化提示回归测试、护栏验证和质量评分
05编排框架 (LangChain, LlamaIndex)
代理工作流、工具路由和检索链组合
结果
Case Study: Retrieval-Augmented Support Assistant
一个B2B SaaS平台需要通过12,000页技术文档库的自助服务来减少工单量。我们设计并交付了以下方案：
01
构建了索引12,000+页面的混合检索管道 — 概念查询使用稠密向量，精确术语使用BM25，文档更新时自动重新索引
02
实现了带来源归属的提示编排 — 响应引用特定文档章节，生产环境幻觉率降至2%以下
03
部署在无服务器推理上，P95延迟低于800ms — 从0自动扩展到200个并发会话，通过模型预热优化冷启动
04
首次回答准确率提升32% — 平均工单解决时间从4.2小时降至1.1小时，40%的L1支持工单被自动转移
