怎么知道它不是在乱讲?

因为在它靠近正式环境之前，我们会用你真正的文件去量，然后把数字给你看。任何它没把握的，都会交给人处理。

它会看到我们的私人资料吗?

它需要处理你的资料才能做事，但你的资料不会被拿去训练任何人的模型。在你决定之前，我们会清楚告诉你哪一段是哪一家在处理。

在试跑阶段我们就照你真实的量把数字给你，让你在决定要不要继续之前就知道。

AI 用来上线，不是 demo。

那些 demo 你都看过了。问题从来不是 demo，而是一碰到你生意真正的做法，就什么都活不下来。我们把 AI 放进你本来就在做的工作里：读文件、分类讯息、先草拟回复。准确率你查得到，每个月要花多少钱你也算得出来。

这是「定制软件」项目可以包含的其中一块，所以范围和价钱都在那边一起算，不单独报价。看「定制软件」和它的价钱

适合这种情况

处理大量半结构化输入的团队，比如文件、电邮、申请、索赔，规则太模糊不能纯自动化，但太重复又不值得资深员工做。

可能不适合的情况

想做一个没有清楚用途的 AI 聊天机器人的团队。AI 没有明确任务，就是科学实验，不是系统。

从试点到上线

挑一个量大的任务，用真实数据样本跑一次，量准确度，先确认有没有 case 才动手。

为你的数据设计一套 eval。失败案例先给你看过，才扩。

4 到 8 周交，有 log、有 fallback、有人为复核的路径。

成本、延迟、准确度，随着你数据和流量变，我们调模型和 prompt。

常见问题

同样的问题，不同的公司。像哪个就点哪个，看看要怎样才能把它拿掉。

两句话讲清楚你想解决或想做成的事就够了。第一步是工作流梳理：做什么、花多少，先讲清楚你再决定。