企业级 AI 解决方案服务商

把大模型真正用进业务,而不是停在演示里

泰达平台成立于 2016 年,专注企业 AI 工程化落地。我们把大模型能力封装成可复用平台, 配上企业知识库、智能体工作流与数据治理,让客户在 6 周内跑通第一个生产级 AI 场景。

  • 服务 200+ 家企业客户
  • 覆盖 6 大重点行业
  • 私有化与混合云双部署
200+ 企业客户
6周 首个场景上线周期
99.95% 平台可用性
43% 平均人力成本下降
核心能力

四层能力栈,覆盖 AI 落地的完整链路

很多企业不缺模型,缺的是把模型接进业务的那套工程体系。泰达平台从数据、知识、编排到应用,逐层补齐。

模型接入与调度

统一接入主流开源与商用大模型,按场景自动路由,兼顾效果、成本与合规。

  • 多模型灰度与降级策略
  • Token 成本可视化
  • 私有化推理集群

企业知识库

把散落在文档、工单、Wiki 里的隐性知识结构化,让回答有出处、可追溯。

  • 文档解析与语义切片
  • 混合检索与重排
  • 引用溯源与权限隔离

智能体编排

用可视化画布把模型、工具、业务 API 与人工审核串成可执行的业务流程。

  • 可视化流程画布
  • 工具与函数调用
  • 人工介入节点

效果评测与运营

上线不是终点。用评测集、A/B 实验和线上反馈,让 AI 效果可度量、可迭代。

  • 场景专属评测集
  • Badcase 归因看板
  • Prompt 版本管理
为什么选泰达平台

不卖概念,交付可运行的系统

我们从第一天就把「能不能上线、上线后谁来维护、效果怎么衡量」写进项目计划。 每个项目都交付完整代码、部署文档与运维手册,不做黑盒交付。

  • 私有化优先:数据不出内网,支持信创环境与国产芯片适配。
  • 效果可度量:项目启动即建立评测集,用数据说话而非主观感受。
  • 知识转移:交付培训与源码,客户团队能独立迭代,不被绑定。
  • 成本可控:模型路由与缓存策略把推理成本压到可预算范围。
  • 部署方式私有化 / 混合云 / SaaS
  • 兼容模型开源与商用大模型
  • 数据合规数据不出域
  • 交付物源码 + 文档 + 培训
  • 响应时效7×24 小时值班
  • 典型周期6–12 周
交付方法

五步走,把不确定性前置

先用两周做可行性验证,确认能产生业务价值再进入规模化建设,避免大投入打水漂。

场景筛选与价值评估

与业务方一起列出候选场景,按数据可得性、价值密度、风险等级打分,锁定首批 1–3 个场景。

两周可行性验证(PoC)

用真实数据跑通最小闭环,给出效果基线与成本估算,作为是否继续投入的决策依据。

平台建设与系统集成

部署泰达智脑底座,接入业务系统与权限体系,完成知识库构建与智能体编排。

评测、灰度与上线

建立场景评测集,小流量灰度观察,达标后逐步放量,全程保留人工兜底通道。

运营迭代与知识转移

按月复盘 Badcase,持续优化 Prompt 与检索策略,同时完成团队培训与源码交付。

客户案例

真实项目,可核验的指标

以下为脱敏后的公开案例摘要,完整方案可在沟通时提供。

金融

某城商行 · 信贷材料审核

接入 12 类信贷材料模板,自动抽取关键字段并交叉校验,人工复核量下降 58%,单笔审核时长从 40 分钟降至 11 分钟。

制造

某装备制造集团 · 设备手册问答

把 3.2 万页设备手册与维修工单建成知识库,一线工程师用自然语言检索,平均故障定位时间缩短 34%。

零售

某连锁品牌 · 商品内容中台

新品上架文案与详情页自动生成,配合人工审核,内容产出效率提升 4 倍,线上转化率提升 9.6%。

查看全部案例

新闻资讯

AI 工程化实践与方法论

我们把项目里踩过的坑整理成可复用的方法论,定期更新。

浏览全部资讯

常见问题

合作前,客户最常问的六个问题

你们和直接调用大模型 API 有什么区别?

直接调用 API 得到的是「能力」,泰达平台提供的是「可运营的系统」:模型网关负责成本与稳定性,知识库负责准确性,智能体负责把能力嵌进业务流程,评测体系负责长期效果。企业真正缺的通常是后面这四件事。

项目一般需要多长周期?

两周完成可行性验证,6 周左右上线第一个生产级场景。跨部门、多系统的复杂项目通常在 12 周内完成一期建设。

数据安全怎么保证?

支持全私有化部署,数据不出内网;模型推理、向量库、日志全部落在客户自有环境。提供字段级权限隔离、操作审计日志与数据脱敏模块,可配合等保与行业合规要求。

可以用国产芯片和信创环境吗?

可以。平台已完成主流国产加速卡与国产操作系统的适配,模型侧支持开源模型量化部署,具体组合可在方案阶段做兼容性验证。

上线后效果不好怎么办?

项目启动即建立评测集与基线,效果波动能在看板上定位到具体环节(检索、Prompt、模型或数据)。合同期内包含效果优化服务,按月复盘 Badcase 并迭代。

是否提供源码和后续自主维护能力?

提供。交付包含完整源码、部署文档、运维手册与不少于 3 场团队培训,客户技术团队可以独立完成日常运维与二次开发。

先用两周,验证你的 AI 场景到底能不能落地

告诉我们你的业务痛点,我们给出场景评估、技术路径与投入估算,不收取前期咨询费用。