AI咨询服务
AI部署服务
AI模型训练
AI应用开发
垂直领域适配
电商：
智能导购、个性化推荐、自动客服
金融：
风控分析、自动化报告生成、智能投顾
医疗：
辅助诊断、病历结构化、医学问答
教育：
个性化学习助手、自动批改、课程推荐
政务：
政策解读、流程自动化、市民服务机器人
需求分析与场景设计
数据对接与处理
开发与测试
核心能力可选
多模态支持
效果监控
迭代升级
AI技术基础科普服务内容
科普AI基础概念（机器学习、深度学习、大模型）
常见AI工具（如ChatGPT）的适用场景
AI的局限性（如幻觉问题、数据依赖性等）
AI智能体能力与应用场景分析
内容生成（文本、图像、视频、代码）
数据分析与预测（销售趋势、用户行为分析）
客户服务（智能客服、24/7问答）
提示词（Prompt）优化服务
Prompt设计原则（明确性、上下文、角色设定）
结构化指令（如“第一步：提取文本中的实体；第二步：按时间排序”）
多轮对话引导（如“先确认需求→再提供方案→最后确认细节”）
AI工具选型与落地支持
需求匹配分析（根据预算、场景推荐工具）
本地部署vs.云端服务的利弊权衡
成本估算（算力、API调用费用）
数据准备与模型微调指导
数据清洗与标注规范
微调流程指导（如用LoRA优化大模型）
评估指标选择（准确率、F1分数等）
AI智能体合规咨询
数据隐私（GDPR、匿名化处理）
偏见检测与缓解
生成内容的法律风险（版权、虚假信息）
数据清洗与标准化
数据标注规范制定
知识结构化
本地知识库上传与管理
训练数据合规性审查
训练方法优化
如何避免偏见/有害输出
结构化提问技巧
合规使用培训
提升模型质量：规范数据输入，减少“垃圾进，垃圾出”（GIGO）问题
降低合规风险：确保数据合法、符合行业监管（如GDPR、HIPAA）
减少试错成本：标准化流程避免重复训练，节省算力与时间
业务适配性强：知识库与训练方法针对行业需求定制（如法律、医疗）
根据客户场景（数据敏感性、算力需求、预算）推荐部署方式
环境配置
性能优化
安全加固
云服务集成
运维支持
模型轻量化与适配
本地化合规
审计支持
安全可控:
保障核心数据不外流，满足行业合规。
降本增效:
通过资源优化减少长期运维成本。
无缝衔接:
与现有企业系统快速集成。
智能客服
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