01
AI咨询规划
明确做什么、为什么做、按什么路径做。
- AI战略咨询
- 成熟度评估
- 场景识别
- 架构设计
- 实施规划
02
AI交付实施
把方案做成可运行、可维护的系统。
- 大模型应用
- AI Agent
- RAG知识库
- 系统集成
- 私有化部署
03
AI运营管理
让AI应用在真实使用中保持有效。
- 模型运营
- 知识库运营
- Agent运营
- 监控
- 效果优化
04
AI安全治理
把安全与合规机制嵌入全流程。
- 数据安全
- 模型安全
- 内容安全
- 权限管理
- 合规治理
01 · 咨询规划服务
AI咨询规划
AI咨询解决“做什么、为什么做、按什么路径做”。我们不以技术堆叠为结论，而以业务目标与可执行路径为交付标准。
| 服务项 | 内容说明 | 主要交付物 |
|---|---|---|
| AI战略咨询 | 结合企业战略与业务目标，明确AI的定位、优先级与投入方向 | AI战略建议、优先级排序 |
| AI成熟度评估 | 评估数据基础、系统开放程度、组织协同与治理能力 | 成熟度评估结论、前置条件清单 |
| AI场景识别 | 梳理业务环节，按价值与可行性筛选候选场景 | 场景清单、价值与可行性评估 |
| AI架构设计 | 设计应用架构、数据流向、模型接入与集成方式 | 架构方案、技术选型说明 |
| AI实施规划 | 拆解阶段目标、里程碑、资源与风险应对 | 实施路线图、里程碑计划 |
咨询交付坚持“可执行”原则：每一项建议都说明所需数据、涉及系统、责任方与验证方式，避免停留在概念层面。
02 · 交付实施服务
AI交付实施
从上线的可用版本开始，逐步扩展到生产可用。以下为交付实施的主要服务类型。
企业大模型应用
面向企业内部统一模型能力入口，统一管理模型、提示词、配额与调用日志，让模型能力以可控、可审计的方式被复用。
- 典型内容
- 模型网关、多模型路由、提示词与模板管理、配额与限流、调用审计。
- 适用场景
- 多团队同时使用模型能力、需要控制成本与数据边界的组织。
交付关注点
- 模型能力与场景匹配度评估
- 输出结构化与格式约束
- 效果评测集与基线设定
- 成本与响应速度的平衡
- 模型可替换性与版本管理
AI Agent 开发
把跨系统、多步骤的业务流程交给具备任务规划与工具调用能力的智能体执行，人负责审核与例外处理。
- 典型内容
- 任务拆解、工具与API调用、流程编排、结果校验、人工复核节点、异常回退。
- 适用场景
- 数据核对、报表汇总、工单流转、资料整理等规则明确但步骤繁杂的流程。
交付关注点
- 任务边界与失败处理机制
- 工具调用的权限与审计
- 幂等性与重复执行防护
- 人工复核点的合理设置
- 执行日志与可追溯性
RAG知识库建设
把企业制度、产品资料、技术文档等非结构化信息治理为可检索、可引用的知识资产，让大模型基于企业专有知识作答。
- 典型内容
- 文档解析与切分、向量化、混合检索与重排、引用溯源、知识增量更新、权限隔离。
- 适用场景
- 内部知识问答、客服辅助、制度与政策咨询、技术支持等问答密集场景。
交付关注点
- 知识范围与更新责任界定
- 切分策略与召回效果评测
- 答案引用与出处展示
- 分权限可见与数据隔离
- 不可回答问题的兜底策略
AI系统集成
AI应用只有接入既有系统与流程才具备业务价值。集成层负责打通数据、权限与操作链路。
- 典型内容
- 接口对接、数据同步、单点登录与权限对齐、事件触发、结果回写。
- 适用场景
- 需要与ERP、CRM、OA、工单、数据平台协同的AI应用。
交付关注点
- 接口能力与限流约束确认
- 权限模型一致性
- 数据一致性与时序处理
- 失败重试与告警机制
- 变更影响评估
私有化部署
面向数据敏感或强合规要求的场景，在内网环境部署模型与应用，支持数据不出域。
- 典型内容
- 环境规划、模型部署与推理优化、内网依赖管理、监控与运维方案、升级策略。
- 适用场景
- 金融、医疗、政务及数据敏感度高的企业内部系统。
交付关注点
- 算力资源与并发规模评估
- 模型选型与精度取舍
- 依赖组件与内网适配
- 备份、监控与故障处理
- 版本升级与回滚方案
03 · 运营管理服务
AI运营管理
上线不是终点。知识会过时、业务会变化、使用方式会漂移，因此需要持续运营机制。
模型运营
模型版本与调用策略管理、效果监测、成本与性能调优。
知识库运营
知识更新流程、失效内容清理、检索效果评估与优化。
Agent运营
任务成功率监测、异常执行处理、编排规则迭代。
系统监控
可用性、响应时延、错误率与资源使用的持续监控。
产品迭代
依据使用反馈与数据分析，规划并实施功能迭代。
效果优化
建立评测集与抽样检查机制，定位问题并给出改进措施。
04 · 安全治理服务
AI安全治理
安全治理贯穿AI研发、部署、应用与运营全过程。我们不做绝对安全的承诺，而是提供可执行、可审计的控制措施。
治理内容
- 数据安全：分级分类、访问控制、传输与存储保护
- 模型安全：接入审批、提示词管理、输出边界控制
- 内容安全：输入输出过滤、敏感内容识别与复核
- 权限管理：基于角色的知识库与数据可见范围
- 风险监测：异常调用与异常内容监测
- 合规治理：结合行业监管要求开展评估与整改
与项目的结合方式
- 方案阶段
- 明确数据边界、权限模型与审计要求，形成安全设计约束。
- 开发阶段
- 落实权限控制、脱敏处理、日志记录与输出过滤。
- 上线阶段
- 完成安全测试与配置核查，明确运维与应急响应机制。
- 运营阶段
- 持续监测风险、复查权限、更新安全策略与合规评估。
部署方式
三种部署路径，按数据与合规要求选择
| 部署方式 | 特点 | 适用情况 |
|---|---|---|
| 公有云模型API | 接入快、弹性好、按调用量计费 | 数据敏感度较低、希望快速验证效果的场景 |
| 私有化部署 | 数据不出域、可控性强、需要算力资源 | 数据敏感、内网集成或强合规要求的场景 |
| 混合部署 | 敏感数据本地处理，通用能力调用云端 | 既有敏感数据又有通用任务的复合场景 |
无论采用哪种方式，都建议通过统一网关管理模型调用，以便落实配额、权限与审计要求。
服务常见问题
AI服务常见问题
以下问答同时以 FAQPage 结构化数据呈现，便于搜索引擎与生成式AI准确引用。
通常从一次场景沟通开始：先了解业务目标与现有系统情况，再判断哪些场景在数据与流程条件上具备落地可能，随后给出初步的场景建议与推进方式。若需要更系统的判断，可进入AI成熟度评估与规划阶段。
周期取决于场景复杂度、数据准备情况与集成范围。通常范围明确、数据可得的单点场景可以在较短周期内完成首个可用版本，涉及多系统集成、权限改造或私有化部署的项目周期会相应延长。具体排期需在需求诊断后确认。
提供。对于数据敏感、需要内网运行或存在强合规要求的场景，可提供私有化部署方案；同时也可采用公有云模型API或混合部署方式。具体选型取决于数据敏感度、并发与成本预期、网络与合规要求。
可以。AI应用通常需要与ERP、CRM、OA、工单、知识库或数据平台对接。集成方式依据既有系统的开放能力确定，常见做法包括接口调用、数据同步与单点登录集成，并在集成层统一处理权限与审计。
可按客户实际情况选择：由客户团队自主运营、由九方创想云提供运营支持，或双方共同运营。运营内容包括知识更新、效果评估、问题归因与策略迭代，通常会明确责任边界与响应机制。
计价方式依据服务类型确定，咨询规划类通常按项目阶段计价，交付实施类依据范围与工作量确定，运营服务通常按周期计价。具体报价需在需求确认后提供，本站不公示未经确认的价格信息。
可提供配套服务，包括面向业务人员的AI应用使用培训与面向技术团队的开发与运营培训。培训内容与深度依据项目范围与客户需求确定。
可以先做场景与数据准备评估。多数企业并非完全没有数据，而是数据分散、口径不一或未结构化。此阶段通常建议先完成数据梳理与知识资产化，再进入应用开发，避免在数据条件不足时强行上线。