AI 自动化咨询
我们找出 AI 在您业务中可以承担的工作，在人工审核和防护措施下构建并集成，并保持其运行。适用于任何行业、任何 AI 模型。
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面向真实业务系统的 AI 集成服务
我们为已经在运行您业务的软件添加 AI：对文档的搜索、起草和摘要、分类，以及通过受控工具执行操作的智能体。我们自己的产品 The AI Hive 是面向企业 AI 的受管控记忆层。
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它是什么
AI 与 LLM 集成：您将获得什么
AI 集成是指将大语言模型连接到您的数据和工作流程，让它们做出有用而可靠的事情。这可以是根据您自己的文档回答问题的支持助手、从杂乱文档中提取字段的工具、既懂语义也懂关键词的内部搜索，或是能查询订单并起草回复、供人审批的智能体。
我们首先把它当作软件工程来做。做出原型很容易；真正的工作是让功能表现可预期、尊重权限、安全地失败并且可以测试。我们负责检索增强生成（RAG）、提示词和输出设计、基于您真实案例的评估、日志、成本控制，以及围绕模型可以看到什么、可以做什么的防护措施。
我们也构建 MCP（Model Context Protocol）服务器，这是一项开放标准，让 AI 应用能以受控方式使用您的工具和数据。IT Labs India 自己构建了面向企业 AI 的受治理的共享记忆层 The AI Hive，它正在开发中，并已在我们自己的模拟环境中测试，因此我们自己也在研究这些问题，而不只是在客户项目中。
想要在人员和 AI 工具之间共享、受管控的记忆？请看我们自己的产品 The AI Hive。
我们解决的问题
它能解决的典型问题
答案埋没在文档里
政策、手册和过往工单都有，但没人能找到。RAG 让员工可以提问并获得带来源的回答。
重复性文字工作
起草回复、总结邮件往来、标记并分派请求，以及从文档中提取数据。
会遗忘一切的 AI 工具
助手每次会话都从零开始。受治理的记忆层让共享上下文保持最新，并经过权限检查。
担心数据流出公司
我们可以针对部署在您自己服务器上的模型进行设计，或限制任何托管模型能看到的内容，并保留审计记录。
无法上线的原型
我们通过测试、监控、备用方案以及在关键环节加入人工审核，把演示变成可用的功能。
交付成果
我们交付的内容
- 在构建之前，明确范围并设定清晰成功标准的用例
- 集成到您的应用或工作流程中的 AI 功能或智能体
- 基于您文档的检索，并在需要时提供感知权限的访问
- 一个 MCP 服务器，可将您的工具和数据安全地开放给 AI 应用
- 基于真实样例的评估，并记录模型看到和做出的内容
- 文档，以及关于运行成本和模型选择的指导
我们使用的技术
- LLM API
- 自托管模型
- 嵌入向量
- 向量搜索
- RAG 流水线
- MCP 服务器
- Python
- TypeScript
- PostgreSQL
- REST API
- Docker
我们可以使用任何语言。查看所有技术。
问题
常见问题
什么是 RAG，我需要它吗？
检索增强生成（RAG）让模型利用您的文档来回答，而不只依赖其训练数据。当答案必须来自您自己不断变化的内容时，就需要它。
AI 能在我们自己的服务器上运行吗？
通常可以。开源模型可以在您的基础设施上运行，适合敏感数据。质量和硬件要求各不相同，因此我们会针对每个项目单独评估。
什么是 MCP 服务器？
MCP 是连接 AI 应用与工具和数据的开放标准。MCP 服务器会开放您系统中经过权限检查的特定能力，任何支持 MCP 的 AI 应用都可以使用。
AI 会出错吗？
模型可能出错。我们通过带来源的回答、重要操作需人工批准、基于您的示例进行评估以及清晰的日志记录来应对。
The AI Hive 与这项服务有什么关系？
The AI Hive 是我们自己的产品：面向企业 AI 的受治理的共享记忆层，正在开发中，并已在我们自己的模拟环境中测试。请参阅本站的 The AI Hive 部分。
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