定制 AI 集成

把 AI 装进一个已经有用户的产品里

给线上产品加模型,多半不是模型的问题。真正的问题是数据形态不对、响应时间不能超标、账单随用量一起涨。我们做的正是这部分:能找对文档的检索、藏在开关后面上线的功能,以及可预测的成本。

团队
2–5 名资深工程师
启动
约一周给出方案
归属
第一天起归您
合同
美国公司,美元

这项工作具体包含什么

基于自有内容的检索

给出答案的同时给出来源文档,让答案可以被核对,而不是被相信。

装在现有产品里

做成用户本来就会打开的那个应用里的功能,而不是没人回访的独立聊天机器人。

时延与成本预算

目标响应时间和人均成本上限在动工前谈定,之后守住。

上线前先评测

用您真实的问题建测试集,每次改动都跑一遍——质量是个数字,不是感觉。

我们怎么做事

1

先读代码,再谈报价

在给出任何数字之前,我们会通读需求、现有代码以及线上已经在跑的东西,然后给您一份带日期、写明风险的书面方案——通常一周内。如果诚实的结论是您并不需要我们,我们也会照实说。

2

小而资深的团队,一个负责人

两到五名工程师,一位对结果负责、亲自回复您消息的负责人。没有中间转述的客户经理,不轮换人手,也不让初级工程师拿您的预算练手。

3

第一天起就属于您

代码仓库、云账号、域名和流水线从第一次提交起就登记在您名下,而不是结项时才移交。合作结束时,没有任何东西会停止运行。

客户最先问的问题

我们的数据很乱,这算阻碍吗?+

这就是常态起点,也是工作量的大头。内容的整理、切分和清洗才是决定质量的地方:坏数据上的强模型,永远赢不过好数据上的中等模型。

跑起来一个月要多少钱?+

我们在开工前就把它算清楚:按您真实的用量算每次请求、每位活跃用户、每月的成本。如果这个数字不成立,我们会在改设计还便宜的时候告诉您。

能不能不把数据发给第三方?+

可以,在您自己的基础设施上用开源权重模型。单次请求更贵,能力通常也略弱一些——我们会把两组数字都摆出来,而不是推荐对我们更省事的那个。

您是工程师,不是客户?

这些工作有一部分由我们自有平台上通过审核的独立开发者和工作室完成。美国境外的承包商也正是通过这个平台向美国客户开票并收款。

具体怎么运作

我们的其他方向

enruukhizhidesvitlfrdept

说说您在做什么

一段简短的问题描述就足以开始。我们会回复:打算怎么做、需要什么、以及哪些东西我们不会去动。

聊聊项目