我们的工作方式
从明确的范围开始，而不是好看却无法延续的演示。
每个模型都带有可复现的测试集与指标，通过后才上线。
源码、文档、测试与全部权限都归您所有。
服务
每个项目在开始写代码前，都会明确范围、价格与负责团队。
01
AI Engineering
把机器学习和 LLM 放进用户真正在用的产品里：企业文档检索、分类与信息抽取、预测模型。每个环节在交付前都有可量化的评测。
AI 工程02
AI-powered Products
网页平台里的 AI 是产品的一部分，而不是挂在页面末尾的演示——助手、搜索、排序与流程自动化。
AI 驱动的产品03
Mobile Apps
原生开发 iOS 与 Android 应用，或用 React Native、Flutter 一套代码跨端；按场景选择端侧推理或 API 调用。
移动应用04
Cloud & MLOps
在 AWS、Azure 与 GCP 上设计架构与自动化：从容器、CI/CD 到模型服务、效果监控，以及上线后的 drift 检测。
云与 MLOps技术内幕
向下滚动，查看每个项目都会构建的三层——数据、模型与交付的产品。
我们把您现有系统（文档、数据库、API）中的数据整合为可用形态，并从第一天就设置基于角色的访问控制。数据不可达或不可信，模型再好也没用。
先选择可审计的规则；当答案存在于文档中时使用检索加语言模型；数据量大且要求精度时使用专用模型。每条路径都有自己的测试集。
上线即带质量、成本与错误监控看板。您将获得源码、文档、测试套件与全部权限 — 团队可自行运维，或由我们继续支持。
为什么选择我们
我们不是需要层层审批的大公司，但工作方式与交付标准都可以核查。
直接和写代码的人沟通，不经过多层转述。
以短周期交付，过程中就能试用真实功能，不必等到最后一次发布。
每个 AI 功能都有明确的测试集与指标；如果模型不划算，我们会直说。
上线后有维护期，并交付全部代码、文档与权限。
工作流程
我们把工作拆成短周期，设置明确的检查点，并在整个项目中同步进展。
用一次简短沟通确认目标、限制与预算，也包括这个问题是否真的适合用 AI。
先确定架构、数据与界面，再决定用模型还是规则。
几周内就能拿到可用版本，系统中每个模型都有配套的测试集。
部署、监控，上线后有可以随时联系的团队，以及长期的模型维护计划。
应用场景
最常见的合作形态，每类都写明根源问题、我们要构建的内容以及衡量方式。
常见问题
需要理解大量语言或数据的工作，比如在企业文档中检索答案、从文件或邮件中抽取信息、工单分类与趋势预测。我们会先做评估：如果简单规则或流程调整效果更好，我们会推荐那种做法。
先聊一次。说明问题、时间要求和大致预算，我们会给出直白的评估：哪些该做、哪些该跳过、大致需要多少投入。合适的话就进入范围确认阶段。
大部分可以。我们会先审查现有代码与系统，包括架构、数据、安全与部署方式，然后给出明确结论：继续扩展、重构，还是重写。
每个项目都有上线后的维护期，用于修复问题和跟踪效果。AI 相关工作会继续跟踪质量与 drift；之后可以选择按月维护，或把工作接回去自行维护，代码、文档与配置都会完整交接。
简单说说项目情况，我们会回复可以落地的意见。