AI / 工程化 / 可交付

把 AI 变成
能上线的系统

芮书宸网络科技做的是落地:从数据接入、模型选型到业务系统集成,把概念验证推进到真正有人用的生产环境。

数据治理模型微调RAG 检索Agent 编排系统集成持续评估
01

场景诊断

先判断这件事该不该用模型做:数据够不够、容错高不高、投入产出比是否成立。不适合的会直接说。

1–2 周
02

数据与知识底座

业务数据清洗、文档切片、向量化与权限隔离,让模型答得准、答得全、不越权。

3–6 周
03

应用与集成

把能力接进现有系统:客服、质检、报表、审批,界面还是员工熟悉的那个界面。

4–8 周
04

上线与评估

灰度发布、人工兜底、效果指标与成本监控,出问题能回滚,效果好坏有数可查。

持续
120+落地场景
46%平均人力节省
<800ms平均响应时延

五步交付,每步都有可验收的产物

不按人天卖时间,按阶段交付结果。每阶段结束都有文档、演示和验收清单。

01

需求对齐

确定目标、边界与验收口径。

02

原型验证

小样本跑通,先证明可行。

03

系统开发

接口、权限、界面一起做。

04

灰度上线

小范围试用,人工兜底。

05

持续运营

按指标迭代,成本可控。

三个已经在跑的场景

CASE 01 / 制造

设备故障知识库

3 万份维修记录接入,一线用手机提问,平均排查时间从 40 分钟降到 9 分钟。

CASE 02 / 电商

客服质检

全量会话自动打分,人工抽检比例从 100% 降到 12%,问题发现更早。

CASE 03 / 金融

合同要素抽取

200 类合同结构化,录入人力减少 6 人,字段准确率 97.4%。

先判断值不值得做

带着一个具体场景来,我们给你一个不掺水的可行性结论。

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