真实数据不等于可用知识
文档、系统记录、专家经验和规则分散存在，来源、版本、质量与权限需要先被梳理。
为什么 Demo 难以进入生产
AI 能跑起来，不等于能进入企业业务
企业 AI 的难点通常不是调用一次模型，而是让它在真实数据、流程、权限和运行环境中被可靠地使用。
回答可生成，不等于可验证
业务结果需要证据、引用、边界与评测，不能只看一次演示是否流畅。
权限与责任边界复杂
AI 能查询、建议或执行什么，以及高风险结果由谁审核，都需要进入系统设计。
Agent 不能直接替代业务系统
关键流程仍需要明确的接口、工具边界、异常处理、运行记录和人工确认。
私有部署仍有运行条件
模型、并发、GPU、网络、硬件和运维能力，需要在真实环境中共同验证。
PoC 与验收之间有工程鸿沟
从原型走向集成、部署和持续迭代，需要明确阶段目标、评测方式与验收依据。
我们解决什么
把一个业务问题，组织成可运行的 AI 系统
我们不从某一个框架或模型开始，而是将业务、数据、AI 能力、系统工程和运行环境连接为一条可逐步验证的路径。
业务对象、流程、规则和权限不是抽象概念，而是决定 AI 能否被正确使用的工程输入。
业务问题
明确用户、场景、输入输出、目标结果与责任边界。
可复用 AI 能力
将领域知识、RAG、结构化信息处理和工作流能力组织为可使用的模块。
系统工程
用工具、接口、权限、异常处理和运行记录把 AI 接入真实流程。
基础设施与运行
根据部署环境验证模型、推理、性能、监控与持续运行条件。
企业 AI 落地路径
以阶段结果决定下一步投入
从一个明确场景开始，逐步建立业务、数据、工程和运行层面的判断依据。
01
场景诊断
明确业务用户、现有流程、数据、系统、约束与目标。
02
先导验证
使用有限真实数据，验证关键假设和 AI 效果。
03
PoC
引入真实流程、系统接口、权限、审核机制和评测方法。
04
系统工程与部署
完成系统集成、私有部署、性能、安全及基础设施适配。
05
验收与迭代
根据项目指标、运行结果和使用反馈进行验收与后续优化。
并不是每个项目都需要从完整平台开始。先验证最关键、最容易衡量的业务环节，再决定后续范围。
核心工程能力
从 AI 应用到基础设施的工程纵深
不绑定单一框架。围绕业务问题复用数据、工作流、评测、集成与部署能力，并按客户环境选择技术路径。
企业知识与 AI 应用
将文档、结构化信息与领域知识组织为可查询、可引用、可持续更新的业务能力。
- RAG、知识系统与结构化信息处理
- 证据引用、知识更新与访问边界
Agent 与业务工作流
围绕明确业务步骤，设计工具调用、结构化输出、异常处理与人工审核。
- Agent / Workflow 与领域工具编排
- 运行记录、异常处理与人工审核
企业系统工程
让 AI 与已有系统、身份权限、业务工具和运行机制安全协同。
- API、数据流、权限与日志
- 系统集成、运行监控与可靠性设计
私有 AI 与基础设施
根据企业环境选择模型、推理与部署路径，并验证运行条件。
- 私有模型、GPU、Kubernetes 与性能测试
- 国产软硬件与客户环境适配
代表性项目与工程实践
从应用到基础设施，处理企业 AI 的跨层问题
项目以匿名方式呈现。我们关注业务价值，也关注证据、边界、运行条件与下一阶段如何判断。
项目实践 / 工程实践
国产医疗 AI 一体机与临床 RAG
面向临床知识使用场景，处理私有模型、RAG、推理、硬件与企业现场环境之间的协同问题。
工程关注
- 私有大模型部署与临床 RAG
- 模型选型、Embedding 与 Rerank
- 国产 CPU / GPU 环境与 GPU 推理
- Context、并发与性能验证
- 一体机部署与客户环境适配
模型、知识检索、推理与硬件需要在同一套工程条件下验证。
PoC / 工程实践
政策 / 财税可信知识系统
基于真实政策文档，验证能够进入业务流程的检索、回答、证据与审核机制。
工程关注
- RAG 与真实政策文档处理
- 地区与时效判断
- 条款证据与来源引用
- 信息不足、拒答与人工复核
- 离线评测与回答边界设计
关注的不只是能否回答，还包括依据、边界与可评测性。
产品实践 / 技术实践
Agent / Workflow 与数字员工应用
面向会议纪要、内容生产和信息整理等边界明确的流程，探索可检查、可回放的 AI 协同方式。
工程关注
- 明确输入输出与工具调用
- 结构化输出、异常处理与人工审核
- 运行记录、反馈与评测
- 数字员工 / 数字军团作为具体应用形态
重点是受控业务工作流，而不是堆叠更多 Agent。
私有 AI 与基础设施
让 AI 在企业环境中持续运行，需要从部署前开始验证
私有部署不只是把模型放到内网。模型、推理、数据、系统、硬件与运行目标需要共同匹配。
安全、性能、容量与可用性目标，应结合项目要求、预算和客户环境分别设计与验证。
模型与推理服务
根据任务、数据边界与成本条件，设计模型服务、推理方式和模型切换路径。
硬件与部署环境
评估 GPU、服务器、Docker、Kubernetes 及国产软硬件的适配条件。
系统与数据边界
梳理企业 API、身份权限、数据流、日志与既有系统之间的协同关系。
性能与持续运行
围绕并发、容量、延迟、监控和客户环境，验证系统的实际运行条件。
为什么选择创羽昀
把可用性、边界和运行条件一起纳入项目
企业 AI 项目需要在业务价值、数据条件、工程限制和使用责任之间持续建立判断依据。
业务问题先于技术选型
先理解使用者、流程、数据与目标，再选择模型、工具与部署路径。
验证先于扩大投入
用先导验证、PoC、评测和阶段结果判断范围与下一步投入。
边界与审核进入系统
把权限、证据、异常处理、人工复核和运行记录纳入设计。
能力跨越应用与基础设施
同时处理 RAG、Agent、系统集成、模型推理与企业运行环境。
合作方式
从一个真实业务场景，开始判断下一步
首次沟通用于了解业务目标、已有数据、系统环境与约束，共同判断是否适合进入先导验证或 PoC。
首次联系可准备
- 业务用户、场景与当前工作流
- 已有数据、文档与现有系统
- 希望改善的结果与判断方式
- 数据、安全、部署与计划限制
首次沟通用于确认范围与约束，不构成完整方案、项目承诺或固定交付范围。
企业微信