系統
Private AI Platform
部署私有或混合推理、多模型路由、企業知識、權限、工作流程編排、評估與運營控制。
3 個模型系列在持續內部負載下完成路由
內部實驗數據 · 非客戶成果 · 2026 年第二季測試週期
您現在大概是這樣做的
您的團隊想用 AI，但公司政策規定客戶資料、合約與財務數據不得貼進外部工具。於是只會出現兩種情況：要麼沒人用、一切照舊；要麼有人偷偷用，而您不知道。
這正在讓您付出什麼代價
第二種情況才是真正的風險。禁用工具並不會消除風險，只會讓它變得看不見。
接通之後是什麼樣子
- 模型在您掌控的環境運行：自有基礎設施或指定雲端區域
- 接入您的公司知識庫，權限跟人走——銷售看不到財務
- 按任務選用合適的模型，成本全程追蹤
- 敏感操作須經人工批准
- 誰用了什麼、問了什麼，全程可審計
我們實測到的結果
跨 3 個模型系列的多模型路由在持續內部負載下穩定運行，並逐任務追蹤成本。私有知識檢索在一個 10,000 份文件的內部語料庫上完成評估，含權限範圍存取檢查。
內部實驗數據 · 非客戶成果 · 2026 年第二季測試週期
適合的情況
有合規要求，或數據本身就是您的競爭優勢——客戶名單、配方、定價模型、案件檔案。
不適合的情況
數據公開、團隊小、無審計要求——現成工具更划算，我們也會如此建議。
運作方式
一條受治理的流程，由人員掌控。
輸入
系統處理
人工檢核
執行 / 回寫
衡量
工作流程
基礎設施與模型設置 → 帶權限的知識匯入 → 工作流程編排 → 評估 → 運營控制。
參與
通常先進行基礎設施診斷並實施一個受管用例，隨著運營能力成熟再逐步擴展。
旨在提升
提升知識存取、治理、模型選擇、成本能見度與重用性。
人工管控
存取、知識發布、模型變更及高影響力使用案例的控制。