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AI 应用开发

AI 不是概念,是生产力。我们把大模型与 AI 能力落成真正能用的业务应用,让效率与体验一起跃升。

让 AI 落地为生产力
01
PAIN POINTS

AI 很热,但别急着跟风

盲目上 AI,多半是花了钱没效果

PAIN 01

AI 方案很炫,落地却"用不起来"

东拼西凑的 AI 演示很唬人,但没绑定真实业务场景、没考虑数据与流程,真正用起来才发现不顺手、没价值。

PAIN 02

数据安全不敢放心,敏感数据不敢用

客户数据、业务数据交给外部大模型不放心,本地化与私有化部署的门槛又让人觉得无从下手。

PAIN 03

上线即"失联",效果没人跟踪

AI 项目上线后没有效果评估与持续优化,准确率低、体验差,投入打了水漂,再也不想碰 AI。

02
AI实验室机械臂
AI APPLICATION

AI 的价值,在于解决真实业务问题

智能客服、内容生成、数据分析、智能推荐……AI 的机会很多,但只有绑定真实业务场景,才能产生实际价值。盲目上 AI 项目,往往是花了钱看不到效果。

尧图从业务场景出发,评估 AI 的适用性与 ROI,再完成技术选型、开发与落地,让 AI 真正帮你提效、降本、增收。

  • 业务场景与 AI 可行性评估
  • 大模型应用与私有化部署
  • 智能客服、内容生成等落地
  • 效果评估与持续优化
03
RESULTS

AI 落地,效率是看得见的

-70%
重复人力成本
7×24
智能服务不间断
90%
应答准确率
-50%
客户响应时间
04
SCENARIOS

AI 落地典型场景

从最容易见效的场景开始

智能客服

AI 应答 + 人工转接,7×24 服务。

内容生成

文案、素材、报告的智能生成。

智能推荐

商品与内容个性化推荐。

数据分析

数据洞察与智能报表生成。

流程自动化

RPA 与智能流程处理。

智能搜索

语义搜索与知识问答。

05
PROCESS

AI 项目落地流程

1

场景评估

找对场景、评估可行性

2

技术选型

选择最优模型与方案

3

开发训练

开发与模型调优训练

4

落地迭代

上线评估与持续优化

06
COMPARISON

专业 AI 落地 vs 自己"接个模型"

对比维度尧图 AI 落地自己接 API 试试
场景判断先评估 ROI 再投入凭感觉尝试
数据安全支持私有化部署数据外传风险
效果调优持续训练与优化上线即不管
业务融合深度绑定业务流程功能孤立
长期价值可评估、可持续容易烂尾
07
FAQ

关于 AI 应用,你可能会问

我们不懂 AI 技术,怎么判断该不该做?+

我们会先做场景与 ROI 评估,只推荐有明确价值的 AI 应用,避免盲目投入,你不需要懂技术也能做决策。

数据能私有化部署吗?+

可以。涉及敏感数据可私有化部署,数据不出企业,安全可控,也能满足合规要求。

AI 应用效果如何衡量?+

我们会设定明确指标(如响应率、准确率、成本节省),上线后持续跟踪并迭代优化。

大模型那么多,用哪个合适?+

我们会根据场景、成本与数据要求,在主流大模型中选最合适的,必要时支持模型切换与多模型组合。

AI 落地一般要多久?+

简单场景 2-4 周可上线,复杂场景(含模型训练调优)2-3 个月,方案阶段给出明确排期。

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把 AI 从"听说"变成"用到"

告诉我们你的业务场景与想解决的问题,我们会先做一次 AI 应用评估,找出真正值得落地的方向。免费咨询,先看价值再投入。

  • 免费 AI 场景与 ROI 评估
  • 技术路线与成本预估
  • 同行业 AI 案例参考

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