人工智能与自动化
专为特定任务打造的 AI，可衡量的优秀表现
大多数AI项目失败的原因平淡无奇：没人定义过"运行正常"的具体含义。我们反其道而行之——选择一个有可衡量结果的任务，用您的真实数据构建评估集，再构建最小化系统以通过测试。
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此方案解决的问题
企业购买AI期待变革，却只得到一个演示。演示在会议上令人印象深刻，但在真实输入时崩溃，因为从未针对混乱情况进行测试。此外，成本模型也鲜有存在，直到账单到来才发现每次请求的开销。
您将获得的服务
用例选择与可行性分析
对哪些候选任务适合AI、哪些更适合用常规软件解决进行简短评估。通常诚实的答案是：规则引擎能更便宜、更可靠地完成工作。
评估框架
基于您的真实输入及预期输出构建测试集，使准确率成为可追踪的数字（而非主观印象），贯穿模型与提示词的迭代更新。
模型选择与基准测试
我们对候选模型进行基准测试——包括Mistral、可自行托管的开源模型及前沿API——对比您的评估集，比较准确率、延迟及每千次请求成本。
安全防护与回退机制
输入验证、输出模式强制、拒绝处理及确定性回退路径，确保模型故障时系统优雅降级，而非输出自信的胡言乱语。
成本与使用控制
按租户设置请求限流、缓存重复请求及支出仪表板，确保随着业务量增长，单位经济效益保持可预测。
人工审核工作流
当输出存在风险时，设置带审计轨迹的批准队列——因为对许多业务流程而言，"AI起草、人工批准"是唯一可防御的设计。
我们的工作方式
任务定义研讨会
我们精确确定系统必须执行的操作、正确性标准及可接受的错误率。
数据与评估集
收集包含棘手边缘案例的代表性输入，并标注预期输出。
原型与基准测试
构建最小可行版本，进行测量，并如实报告结果——包括项目不应继续的情况。
生产环境强化
添加安全防护、可观测性、重试机制、成本控制及审查流程。
集成
将系统集成到实际运行的环境中，而非留下一个无人使用的独立工具。
监控与迭代
在生产环境中跟踪准确性与支出。模型行为漂移与供应商版本淘汰是常态；持续测量是设计的一部分。
您应当期待什么
- 基于您自身数据的明确准确率，而非供应商基准
- 启动前已知每次请求成本，并已设置支出控制
- 优雅降级，而非静默错误答案
- 每个AI辅助决策的审计轨迹
构建于
- Mistral
- Claude
- OpenAI
- Llama
- Python
- TypeScript
- FastAPI
- LangChain
- pgvector
- Qdrant
- Docker
- AWS Bedrock
Mainstream, well-supported technology — chosen so you can hire for it and so another team could take the project over.
AI 开发 — your questions
包括那些大多数机构在页面上忽略的成本问题。
可行性评估与评估框架通常需 £3,000 至 £6,000，并告知项目是否值得构建。生产系统通常从约 £15,000 开始。运行成本取决于模型与请求量——在评估期间，我们会为您提供每千次请求的成本模型，这通常是决定业务可行性的关键数字。
托管 API 在功能性和上市时间方面更具优势，适合大多数工作负载。当工作量持续且规模较大时，或因监管原因数据无法离开本地基础设施时，自托管开源模型才值得考虑。这不是偏好问题，而是成本核算问题——我们会根据您的实际预期工作量进行计算。
如果合同设置正确，不会。主要供应商提供企业级条款，排除将 API 输入用于训练，我们会按需配置。若数据过于敏感，无法离开本地环境，则应选择自托管。我们会记录数据流向，供您的数据保护官（DPO）审核。
必须对其进行约束，而非盲目信任。将答案基于检索到的源文档并附带引用，强制执行严格的输出模式以拒绝格式错误的响应，并将低置信度的情况转交人工处理。语言模型无法完全避免幻觉，因此系统必须假设其会发生。
有时有，但诚实的测试标准是：某项具体的重复性任务是否真正耗费了实际工时。文档提取、咨询分类和一线支持是常见的受益场景。而"为企业添加 AI"的泛泛目标通常无效，因为缺乏可衡量的目标。从一个具体任务和对应数字开始。