我们交付什么。
- 01生产级 ML 或 LLM 工作流模型部署在版本化 API 之后，提示词、微调数据或权重全部版本控制。
- 02数据流水线基础设施Airflow 或 dbt 处理批量，流处理只在值得时启用。模式验证、可观测、幂等。
- 03真正可用的 RAG 或智能体系统嵌入流水线、检索评估、系统提示词、护栏。模型卡住时的回退行为。
- 04漂移与成本监控模型性能、Token 支出与数据漂移仪表盘。准确率或预算异常时告警。
- 05评估框架黄金测试集、评分标准与 CI 门禁，确保模型变更不会静默地降低质量。
我们不做什么。
- 交付演示并称之为生产——每个模型都配备监控、回退路径与评估套件。
- 在小模型足够时使用大模型——我们先测量，再选择。成本即功能。
- 生成似是而非的废话——没有检索评估的 RAG 是一种负债。我们测量 groundedness。
项目如何推进。
-
系统健康检查
我们梳理您现有的系统、它们之间的连接以及风险所在，并交给您一份书面计划，无论之后是否与我们合作。
-
经您确认的计划
范围、顺序和费用在开工前以书面形式确认。
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每周迭代
每周交付可运行的软件并进行演示，让您看到真实进展，而不只是状态报告。
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交接与支持
代码、文档和运维手册全部移交；如有需要，我们会继续提供支持。
我们使用的技术。
Backend
Node.js Python Go Java C#
Node.js 
Python 
Go 
Java 
C# Cloud
AWS GCP Azure Vercel Netlify
AWS 
GCP 
Azure 
Vercel 
Netlify Data
PostgreSQL MongoDB Redis BigQuery Snowflake
PostgreSQL 
MongoDB 
Redis 
BigQuery 
Snowflake AI / ML
TensorFlow PyTorch OpenAI Anthropic Gemini NotebookLM ElevenLabs
TensorFlow 
PyTorch 
OpenAI 
Anthropic 
Gemini 
NotebookLM 
ElevenLabs 常见问题。
01OpenAI、Anthropic 还是开源？
我们在所有平台上都有经验，并在延迟或成本敏感时通过 Vercel AI Gateway 实现多供应商部署。模型只是实现细节；评估框架才是留存的核心。
02你们如何处理幻觉问题？
基于检索的响应并附引用、通过 Zod 模式进行结构化输出验证，以及每次响应的置信度检查。在关键场景，我们增加人工审核队列。
03你们做微调还是仅使用提示词？
两者都做，取决于工作负载。当提示工程遇到瓶颈且拥有 ≥1K 标注样本时，微调才物有所值。我们先测量，再决定。
04数据隐私如何保障？
在需要时通过 Bedrock、Azure OpenAI 或自托管 Llama 进行本地部署。我们绝不会将数据发送到您合同未涵盖的模型。