适合您,如果
- 你有具体的业务问题,而不是“我们应该在哪里用一下 AI”。
- 有可供模型训练或锚定的数据。
- 希望它部署在已有工具里,而不是又多一个团队要单独登入的 SaaS。
不适合您,如果
- 你想要的是营销网站上的公开聊天机器人。范畴不同,请单独咨询。
- 你想从零训练一个基础模型。我们用 Anthropic、OpenAI、开源权重模型来组合;不做预训练。
- 希望第一天就能用 AI 替代人手。我们交付的是可在数月内回本的增益;关于编制的决定由你之后再做。
方法论
人工智能实施项目实际怎么跑。
5 个阶段。每个交付物有书面记录,每个决定有日志,每次交接有文档。
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01
用例定义
一个有可衡量结果的业务问题。线索打分要有转化提升目标,发票抽取要有错误率目标,预测要有 MAPE 目标。我们排除那些“看着炫但永远上不了线”的演示。
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02
数据评估
审视模型所需的数据:体量、质量、标签、新鲜度。诚实的差距分析:是现在就建,还是先把数据修好。曾在此环节因数据未就绪而退出过项目,以后也会。
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03
概念验证
在你真实数据的隔离切片上跑出一个能用的模型。报告 accuracy、precision、recall 和可读的混淆矩阵。在我们建集成前,你已经能看到它是否管用。
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04
集成
把它部署到团队工作的地方。在 Odoo 里作为自定义字段或向导,在浏览器里作为侧边栏,在邮件里作为草稿生成器,或作为现有工具背后的 API。用户不必学新产品。
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05
度量与迭代
在生产中同时监控准确度和业务指标。预先约定再训练节奏。第一季度每 30 天出一份 ROI 报告,让你看到系统自己回本。
您将得到
交付物。
所有交付物都交到您手上。代码、配置、文档、培训材料。归您所有,可以转交给任何接手方。
- 用例范围与成功指标,在动工前签字
- 在隔离数据上验证过的概念验证模型
- 在你团队使用的系统中完成生产部署
- 在准确度、延迟、成本与业务指标上的监控
- 再训练管道,定时或由漂移触发
- 可让你团队脱离我们继续运行模型的运维 runbook
- 30/60/90 天的 ROI 报告
常见问题
关于人工智能实施的常见问题。
你们用什么模型?Anthropic、OpenAI、还是开源权重? +
看问题与你的数据驻留要求。Anthropic Claude 适合推理、文档理解与生成。OpenAI 类似,加图像。开源权重(Llama、Qwen、Mistral)适合数据绝不能离开你基础设施,或需要做精调的场景。我们在用例定义之后才选,不在之前。
我们的数据会被供应商拿去训练下一代模型吗? +
不会。我们默认使用 Anthropic 与 OpenAI 的“不训练”档位(他们的企业/API 计划默认不在客户数据上训练)。开源权重模型则在你选择的基础设施上跑推理,数据不离开。每次部署前我们会把数据流向写清楚。
幻觉问题呢?输出能信吗? +
每次部署都做了锚定:基于你真实数据的检索增强、模型必须遵循的结构化输出 schema、以及一个置信度阈值,低于该阈值的输出会进入人工复核而不是直接执行。我们显式度量幻觉率并按月汇报。
能直接集成到 Odoo 里吗? +
可以,这是最常见的模式。在创建线索时由 AI 填充自定义字段、在供应商门户里做发票抽取向导、在客服里给出建议回复,全部都在 Odoo 原生界面里。用户在 Odoo 里工作,模型隐形。
你们怎么处理 PII 与同意? +
在监管要求的场景下,PII 在离开你环境之前会被掩码或令牌化。源系统的同意标记在下游被尊重。我们签 DPA,配合你的 DPIA 流程,记录数据血缘以保证审计链完整。
90 天的成功长什么样? +
一个签字的范围达到既定准确度目标,部署在生产、每日使用,业务指标有可量化的变化,并且 ROI 计算能在第一年内收回项目费用。如果在用例定义阶段我们看不到这条路径,我们会直说,不开工。
告诉我们您的人工智能实施项目。
几句话足矣。我们会在一个工作日内亲自回复。