从工作流梳理到系统上线，每一步都可以单独做，也可以打包交付。
很多企业上来就问"用什么模型、买什么硬件"，但真正该先问的是"哪些事值得用 AI 做"。 我们花最多时间的事不是写代码，而是坐下来理解你的业务怎么运转的——哪些环节在反复做、哪些决策依赖经验、哪些信息流动不畅。 找到正确的问题，比急着上方案重要得多。
逐一拆解日常操作，标记重复性高、规则明确、信息密集的环节。
判断哪些流程值得 AI 化、哪些保持人工更合理，给出投入产出估算。
不是简单地把人工步骤转成 AI 步骤，而是重新设计整个工作方式——人和 AI 各做擅长的部分。
企业数据散落在各个系统里——PDF、Word、数据库、聊天记录。 我们把这些数据清洗、分类、向量化，整理成大模型能理解的知识库。 这是所有 AI 应用的基础，也是最重要的一步。
PDF/Word/数据库/API，自动采集和格式转换。
表格提取、扫描件 OCR、图片信息抽取。
文本分块策略、Embedding 选型、向量索引优化。
有了好的知识库，下一步就是让大模型"干活的"。 我们基于 RAG 架构搭建 Agent，可以问答、审查文档、分析数据、自动生成报告。 所有 Agent 都在客户本地运行，数据不出去。
基于企业知识库的精准问答，支持多轮对话。
合同检查、合规审核、报告自动生成。
复杂任务拆解，多个 Agent 并行处理。
从硬件选型到推理服务上线，一条龙搞定。 DeepSeek、Qwen、Llama 这些开源模型都能部署，支持量化加速，控制硬件成本。 5060Ti/4060Ti 16G 单卡跑 7B-14B，双卡跑 Qwen3.6-35B-A3B Q4_K_M，支持 4 并发 50K 上下文，兼顾性价比和性能。
根据业务需求推荐最合适的开源模型和参数规模。
vLLM/TensorRT-LLM 加速 + 量化，大幅降低硬件门槛。
5060Ti/4060Ti 16G 单卡跑 7B-14B，双卡跑 Qwen3.6-35B-A3B Q4_K_M，支持 4 并发 50K 上下文，用消费级硬件达到企业级可用性。