系统
Private AI Platform
部署私有或混合推理、多模型路由、企业知识、权限、工作流程编排、评估与运营控制。
3 个模型系列在持续内部负载下完成路由
内部实验室证据 · 非客户结果 · 2026 年第二季度测试周期
您现在大概是这样做的
您的团队想用 AI，但公司政策规定客户数据、合同与财务数据不得粘贴进外部工具。于是只会出现两种情况：要么没人用、一切照旧；要么有人悄悄用，而您不知道。
这正在让您付出什么代价
第二种情况才是真正的风险。禁用工具并不会消除风险，只会让它变得看不见。
接通之后是什么样子
- 模型在您掌控的环境运行：自有基础设施或指定云区域
- 接入您的公司知识库，权限跟人走——销售看不到财务
- 按任务选用合适的模型，成本全程跟踪
- 敏感操作须经人工批准
- 谁用了什么、问了什么，全程可审计
我们实测到的结果
跨 3 个模型系列的多模型路由在持续内部负载下稳定运行，并逐任务跟踪成本。私有知识检索在一个 10,000 份文档的内部语料库上完成评估，含权限范围访问检查。
内部实验室证据 · 非客户结果 · 2026 年第二季度测试周期
适合的情况
有合规要求，或数据本身就是您的竞争优势——客户名单、配方、定价模型、案件档案。
不适合的情况
数据公开、团队小、无审计要求——现成工具更划算，我们也会如此建议。
运作方式
受治理的一体化流程，由人员掌控。
输入
系统处理
人工检查点
操作 / 回写
测量
工作流程
基础设施与模型设置 → 带权限的知识摄取 → 工作流程编排 → 评估 → 运营控制。
参与模式
通常以基础设施诊断与一个受治理用例开始，随着运营能力成熟逐步扩展。
旨在提升
提升知识访问、治理、模型选择、成本可见性与复用。
人为控制
访问控制、知识发布、模型变更与高影响用例管理。