面向企业环境构建可控、可扩展的AI技术体系

技术架构围绕多模型兼容、数据安全、工程稳定性与持续运营设计，让AI能力可以被统一管理并可靠复用。

企业AI平台架构

采用分层解耦的能力架构，使业务应用可以复用统一的知识、智能体、模型与基础设施服务。

办公助手、智能客服、行业应用、业务智能体

RAG、Agent、Workflow、MCP、Function Calling

统一网关、模型路由、推理服务、微调与评测

内容解析、向量检索、权限、数据治理与审计

GPU Cluster、Kubernetes、Docker、CUDA、TensorRT

从模型运行到底层治理，兼顾效果、性能、安全与长期可维护性。

支持主流开源模型在本地数据中心、私有云和混合环境中的部署、监控与版本管理。

围绕资源池化、任务调度、量化、并发和缓存提升GPU利用率与推理服务效率。

将身份、权限、分类分级、脱敏、日志和审计贯穿知识与模型调用链路。

兼容容器、Kubernetes和企业网络分区，支持离线或受限网络环境部署。

基于任务、效果、时延和成本配置路由策略，降低对单一模型供应商的依赖。

通过工具调用、状态管理、人工确认与失败回退构建可控的多步任务执行能力。

支持多格式解析、混合检索、重排、引用和权限过滤，增强答案准确性与可追溯性。

建立离线评测集和线上质量指标，持续优化模型、提示词、知识和工作流。

根据业务任务与部署环境适配模型，并通过统一服务接口降低切换成本。

DeepSeek

Qwen

GLM

Llama

Gemma

Mistral

Claude

GPT

选择经过验证的开放技术组件，保持架构的可维护性与可替换性。

RAGMCPAI AgentFunction CallingWorkflowPrompt EngineeringFine-tuningLoRAGPU ClusterKubernetesDockervLLMOllamaMLXCUDATensorRTOpenAI API企业知识库