检索增强型
基于企业自有知识库回答问题并给出来源。
ARCHITECTURE
平台架构
分层解耦 · 开放融合
安全可控 · 面向业务
从基础设施到上层应用，提供完整的技术能力与工程化支撑。
应用层
• 面向具体业务场景的 AI 应用
应用与智能体层
• 构建与发布、记忆与经验、安全与可观测性
平台服务层
• 模型接入与管理、数据治理与私有化能力
模型层
• 多模态、视觉、语音、文本模型与路由
基础设施层
• 计算、存储、网络、安全、日志与监控
APPLICATION FACTORY
应用构建工厂
通过标准化工具与实践，帮助企业构建、部署和运营 AI 应用与智能体。
自主规划型
自主拆解目标、调用工具、分步执行并核验结果。
多智能体协同型
多角色协作完成复杂任务，边界与权限独立配置。
数字员工型
面向固定岗位，具备长期记忆与岗位知识。
CORE ENGINE
核心引擎与能力
支撑 AI 应用的构建与持续运行。
检索增强引擎
多模态知识解析、知识图谱与混合检索，让回答与生成有据可依。
记忆系统
工作记忆、长期记忆与生命周期管理，保持范围可控、过程可追溯。
业务编排
可视化工作流、可复用技能与代码组件，形成可配置、可审计的执行路径。
GOVERNANCE
安全与治理
数据接入四原则
从源头保障数据的安全性与可用性。
- 01临时表缓冲
- 02人工复核
- 03行级授权
- 04最小开放
分阶段放行
逐步验证业务边界，按风险放开自动执行。
- 01小范围试点
- 02全部人工复核
- 03按风险放行
- 04达标后扩面
模型发布流程
评测、验证、确认、发布、监控与回退
- 01离线评测
- 02灰度验证
- 03业务确认
- 04发布并登记
- 05持续监控
- 06触发阈值后回退