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AI解决方案

企业级AI应用落地服务商,聚焦"让AI真正用起来",从咨询规划到落地实施全流程服务

软件开发 IT人力外包 IT运维外包 AI解决方案 云服务与系统集成 软件测试与QA
AI SOLUTIONS · 企业级落地

不做底层大模型,只做让AI真正用起来

在AI大模型技术快速发展的时代,旭日神州成立AI解决方案事业部,聚焦企业级AI应用落地。我们专注于将先进的AI技术与企业实际业务场景结合,帮助企业实现"AI可用、AI好用、AI实用"。

50+
AI落地项目
10+
算法工程师
95%
场景问答准确率
5+
行业落地经验

AI 应用场景

从知识到开发,从运维到决策,AI全链路赋能

📚

企业智能知识库

基于大模型的企业私有知识库,文档智能问答、知识检索、智能客服、培训助手。支持本地私有化部署,数据不出企业,安全可控。

💻

AI辅助软件开发

代码生成、代码审查、自动化测试、智能文档生成、技术方案辅助,提升研发效率30%+,降低开发成本。

🛡️

智能运维 AIOps

异常检测、根因分析、智能告警、自动化修复、容量预测,降低运维成本,提升系统稳定性,减少故障恢复时间。

🏭

行业大模型应用

金融、制造、零售、医疗等行业场景的AI模型微调与应用开发,行业知识注入,垂直场景深度优化。

🎧

智能客服

7×24小时智能客服,自动回答常见问题,人工坐席辅助,提升客服效率,降低客服成本。

📊

智能数据分析

自然语言查询数据、自动生成分析报告、数据异常检测、业务洞察推荐,辅助管理层快速决策。

技术架构分层

四层架构,从数据到交互稳步落地

交互层
Web / 移动端 / 企业微信 / API 对接 / 智能对话入口
应用层
智能知识库 / 智能客服 / AIOps / 智能文档 / 数据分析应用
模型层
大模型(通义/文心/DeepSeek/Llama)· RAG · 微调 · 向量检索 · LangChain
数据层
企业知识库文档 / 业务数据库 / 数据清洗 / 向量化 / 数据治理

AI 技术栈

主流技术全栈覆盖,按需选型,不绑定单一模型

大模型 NLP 自然语言处理 计算机视觉 知识图谱 RAG 检索增强 LangChain 模型微调 向量数据库 Agent 智能体 私有化部署 通义千问 文心一言 DeepSeek Llama

四种技术路径,灵活组合

🔌

API调用模式

对接主流大模型API,快速上线,按需付费,适合中小规模应用和快速验证场景。

🏠

本地私有化部署

开源大模型本地部署,数据完全可控,适合对数据安全要求高的金融、政府、大型企业。

🔧

模型微调训练

基于行业数据进行模型微调,注入行业知识,提升垂直场景准确率和专业性。

🔍

RAG检索增强

企业知识库+向量检索+大模型生成,解决大模型幻觉问题,答案可追溯、可验证。

AI 落地五步流程

从需求到持续优化,让AI稳步创造价值

01

需求评估

场景选型与ROI分析

02

数据准备

数据清洗与知识治理

03

模型训练

RAG/微调/POC验证

04

应用集成

系统对接与权限打通

05

持续优化

效果监控与模型迭代

核心优势

✓全栈技术能力:900+研发团队,覆盖大模型应用、前后端、数据、运维全技术栈
✓行业经验丰富:服务5000+企业客户,深入理解金融、制造、零售、互联网等行业业务
✓交付能力强:标准化交付流程,敏捷开发,快速迭代,确保项目按时高质量交付
✓安全可控:支持本地私有化部署,通过ISO27001信息安全认证,保障企业数据安全
✓持续服务:不是一次性交付,而是持续优化迭代,确保AI效果持续提升

更多落地场景

📖

智能文档助手

合同审查、文档摘要、公文写作、报告生成,提升办公效率,减少重复劳动。

🔬

研发效能提升

代码生成、代码审查、单元测试生成、技术文档自动编写,提升研发效率30%+。

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结合大模型与业务系统,构建智能问答与数据洞察能力,提升业务运营效率。

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智能数据分析与决策支持

自然语言查询业务数据,自动生成分析报告,辅助企业管理层快速决策。

AI 落地六步服务流程

从场景评估到持续迭代,让AI稳步创造价值

01
约1周

需求梳理与场景评估

明确高频痛点场景,做场景选型与ROI分析

02
2-4周

方案与POC验证

小范围快速验证可行性与效果

03
1-2周

大模型选型接入

按数据安全与成本,选型API/私有化/微调

04
按项目周期

开发集成

对接现有业务系统,打通权限与数据

05
小范围灰度

试点上线

业务团队小范围试用,收集反馈

06
持续

运营迭代

效果监控与模型优化,逐步扩展场景

自建AI团队 vs 委托AI解决方案商

两种落地方式的投入与能力对比,供决策参考

对比维度自建AI团队委托旭日神州AI解决方案
技术门槛需自行组建大模型、算法、数据、运维全栈团队,招聘与磨合难度高依托900+研发团队与10+算法工程师,开箱即用
启动周期从招聘到团队磨合见效,周期较长需求评估约1周,POC数周可见效果,快速启动
成本投入持续承担人员薪酬、算力与多次试错成本按项目与场景灵活投入,避免长期养团队的固定成本
模型选型能力需持续跟进开源与商用模型生态,自主选型覆盖通义、文心、DeepSeek、Llama等主流模型,按需选型不绑定
数据安全取决于自建体系的完善程度支持本地私有化部署,通过ISO27001认证,数据不出企业
持续运维模型迭代、知识库维护需团队长期投入交付后持续监控、迭代与优化,效果随时间提升

*对比供参考,具体方案依企业实际场景与数据安全要求而定。

AI 落地常见问题

客户最关心的AI落地问题,一次说清

建议先从高频、痛点明确、数据可获取的业务场景切入,比如企业知识库问答或智能客服。我们先做需求梳理与场景评估,约1周判断ROI,再决定是否进入POC验证,避免一上来就追求大而全。
不建议一开始就自研底层大模型。商用API适合快速验证与中小规模应用;开源模型适合数据敏感、需本地私有化的场景;深度微调适合有充足数据与算力的垂直行业。我们按数据安全、成本与效果综合选型,不绑定单一模型。
支持本地私有化部署,数据不出企业内网;我们通过ISO27001信息安全认证,权限分级、审计留痕。结合RAG检索增强,答案基于企业自有知识库生成并可追溯,降低数据外泄与大模型幻觉风险。
视场景而定。需求梳理与场景评估约1周,POC验证通常数周可见效果,正式开发集成与试点上线再按系统复杂度推进。我们采用敏捷迭代,先小范围试点跑通价值,再逐步推广,而非一次性大项目。
我们在项目初期就做场景选型与ROI分析,量化人力替代、效率提升、故障减少等指标。研发场景关注代码生成带来的效率提升,运维场景关注故障恢复时间缩短。试点上线后持续监控对比,用数据验证收益。
通过标准API、企业微信、Web/移动端等多种方式对接,打通现有业务系统与权限体系。技术架构按交互层、应用层、模型层、数据层分层设计,RAG与向量检索对接企业数据库,不破坏原有系统,平滑接入。
需要也必要。我们会在试点上线过程中提供使用培训与操作指引,让业务团队学会在日常工作中用起来。同时配套知识库维护与反馈机制,帮助团队持续优化问答效果,确保AI真正融入业务流程。
我们已交付50+AI落地项目,覆盖5+行业场景,典型如企业智能化平台的智能问答与数据洞察、研发效能提升等。知识库场景问答准确率可达95%,研发效率提升30%以上。更多行业案例可联系我们获取详细介绍。
建议分三步走:先用API调用快速验证场景价值,再按数据安全要求决定是否本地私有化部署,成熟后通过RAG或模型微调做垂直深度优化。我们提供API调用、本地部署、微调、RAG四种路径灵活组合,随业务发展演进。
我们不是一次性交付。试点上线后持续做效果监控与模型迭代,结合用户反馈优化知识库与提示词,定期评估业务指标。随着数据积累与业务变化,逐步扩展场景,让AI效果随时间持续提升。

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