人工智能应用与知识
定制人工智能开发
多数人工智能项目失败在软件项目层面，而不是人工智能层面：归属不清、没有对“正确”的定义、也没有为模型出错的那一天做打算。我们按照构建任何生产系统的方式来构建人工智能应用，把模型当作众多组件之一，而不是整个架构。
业务问题
原型只是轻松的那百分之九十
做出一个能跑的演示只要几天。要花几个月的，是演示跳过的一切：认证、多租户、高负载下会怎样、供应商中断时会怎样、成本如何随用量增长、您怎么知道质量下滑了，以及当它在客户面前产出了错误内容时由谁负责。团队往往是在演示已经给高管看过、日期也已承诺之后，才发现这些。
我们做什么
从流程出发，而不是从模型出发
我们从这套软件必须完成什么、谁依赖它开始，再倒推到模型。由此得出一些乏味却有用的决定：哪里用确定性规则胜过用模型、哪里更便宜的模型就够用、哪里的答案在生效之前需要经过人手。我们使用您的身份提供方、您的数据边界与您的部署流水线来构建，并留下测试、文档与评测套件，让系统在我们离开后依然站得住。
定制人工智能开发
能力
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定制人工智能应用
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生成式人工智能应用
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内部人工智能工具
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人工智能平台
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人工智能产品工程
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生产级人工智能系统
常见应用场景
常见应用场景
- 构建一个内部工具，消除让某个团队每月耗费数天的手工步骤。
- 在您已在售的产品中加入人工智能能力，具备租户隔离与按客户的成本控制。
- 替换一套脆弱的规则引擎，它一遇到表单或供应商变动就会失灵。
- 把已验证的原型，做成运维部门愿意承担责任的系统。
我们如何交付
我们如何交付
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定形
把需求转化为规格：谁在使用、什么算正确答案、由谁拍板。
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接入依据
连接到承载答案的内容与系统，并尊重既有权限设置。
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评测
在任何外部人员看到之前，用取自您自身案例的标注数据集打分。
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上线与运营
分阶段发布，配合监控、成本控制与守住质量的回归测试套件。
技术
技术
- OpenAI
- Anthropic
- Azure OpenAI
- pgvector
- Elasticsearch
- Microsoft 365
- SharePoint
- Confluence
- Salesforce
安全与治理
安全与治理
答案以您自己的内容为依据并附带引证，读者因此可以核对。检索会遵守源系统上已经设定的权限，也就是说用户绝不会通过应用看到自己本来看不到的内容。提示词、检索到的上下文与响应都会记录以备审计，评测持续进行，而不是上线时做一次就算。
合作模式
合作模式
人工智能项目
我们对既定人工智能方案的设计与交付承担责任。
专属人工智能团队
围绕您的技术栈与交付模式建立的长期专属工程力量。
托管式人工智能
我们运营、监控并持续改进生产环境中的人工智能系统。
为什么选择 TeamExtension.ai
我们是使用人工智能的工程师，而不是相反
人工智能应用里真正有意思的问题都是些寻常问题：状态、权限、故障处理、成本、可观测性，以及随时间发生的变更。多年来我们一直在别人的生产系统上解决这些。这也是为什么当模型是错误工具时我们会直说，而这种情况比当下市场愿意承认的更常见。
部分客户
常见问题