AI 与数据

聊天机器人回答问题。智能体采取行动：读取记录、调用您的系统并完成流程步骤。多智能体系统将较大的任务拆分给承担窄口径角色的智能体，更易于测试和控制。

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它们是面向 AI 智能体的开放协议。模型上下文协议（MCP）将智能体连接至工具与数据。Agent2Agent（A2A）让不同系统中的智能体委派工作。智能体支付协议（AP2）让智能体在您签署的授权下付款。

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智能体只能通过我们为其定义的工具行动，每个工具都有各自的权限与限额。每次调用都有日志。防护栏检查输入与输出，有风险的步骤会等待人员批准。

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在人在回路（HITL）工作中，人员批准每个步骤。在人在环上监督（HOTL）工作中，智能体运行常规步骤，人员监督、接收告警并在异常时介入。我们与您商定哪些步骤需要哪种模式。

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我们用真实案例与预期结果构建评估集。每个智能体在发布前以及每次更改提示词、模型或工具后都会在此评分。阈值由您商定，低于阈值我们不会发布。

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我们按任务选择。选项包括 OpenAI、Claude 与 Gemini 的前沿模型，开放权重的 Llama、Qwen、DeepSeek 与 Mistral，以及 Jais、Falcon 与 ALLaM 等区域模型。数据必须留在境内时，我们使用可在您环境中运行的模型。

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支持。我们基于您的词汇与文档微调 Jais、Falcon 与 ALLaM 等阿拉伯语优先的小型语言模型。然后用在用户实际提出的问题与其使用的方言上进行测试。

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检索增强生成会找出回答问题的段落并交给模型。GraphRAG 增加了描述实体关系的知识图谱，使答案能够沿着这些关联展开。权限感知意味着每段内容都先按提问者的权限过滤。

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通常小模型就够。分类、提取以及基于自有文档的问答，在经过调优的小型语言模型上通常表现良好，所需 GPU 更少、成本更低。我们只在需要更深推理的任务上保留大模型。

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大语言模型基于文本训练。大型定量模型（LQM）基于数值数据训练，例如价格、交易或供应链流量。它用于在答案为数字的场景中模拟情景并预测结果。

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可以。我们采用可解释 AI（XAI）方法，展示哪些因素驱动了每个决策，并记录模型的构建与测试方式。您的信用、风险与审计团队可在每个模型上线前进行审查。

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我们测试模型在您和监管机构关注的客户群体中的表现。若无正当理由而结果存在差异，我们会在发布前调整数据、特征或模型。

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可以。欺诈与 AML 模型在交易发生时实时评分。可疑案件会被暂缓或转交您的调查人员，并附上模型标记的理由。

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能。事务型智能体通过窄口径、有日志的工具调用您的系统来完成工作，例如查询订单或更改预订。有风险的步骤（例如付款）可要求客户或员工确认。

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我们用您客户使用的语言与方言（包括阿拉伯语）构建和测试智能体，并使用为其调优的模型。在任何客户听到或看到智能体之前，我们会用真实录音与消息进行测试。

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视频数据量大，有些决策不能等待。在摄像头或其附近处理可获得更快结果，减少网络传输的数据量，并在必须留存时把视频留在现场。

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语音通话、网页聊天与消息，连接同一后端系统，使客户可在渠道之间切换。我们从请求量最大的渠道开始。

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它像人一样阅读文件：文字、版式与含义。IDP 2.0 增加 AI，对照您的规则核查数据、处理常规异常并将结果入账至您的系统。

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发票、银行对账单、贸易融资单据、KYC 文件与复杂表单，无论打印、扫描还是拍照。我们用您自己的样本，覆盖您收到的各种版式与语言进行测试。

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校验规则通过核对合计、供应商、订单与记录，在入账前捕获多数错误。任何不确定的内容都会暂缓交人工处理，并显示原因。更正会反馈到系统中，使其不断改进。

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不同。机器人流程自动化只是在界面上重复点击，版式一变就会失效。IDP 理解文件本身，并通过 ERP 的接口而非界面入账。

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我们通过我们集成事业部合作的 ERP 所支持的接口入账，包括 SAP、Oracle、Microsoft Dynamics 365 与 Odoo。入账会先在沙箱中测试，再进入您的实时总账。

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取决于您的数据、团队技能、数据必须留存的位置以及您将如何查询。我们对照您的工作负载与驻留规则，比较 Snowflake、Databricks 与开源 Apache Iceberg 湖仓，并推荐最契合且最简单的方案。

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仅在决策依赖实时数据之处，例如欺诈检查、库存水平或智能体操作。我们用 Kafka 与 Flink 流式处理这些事件，在每日数据已足够的地方保留批量加载，因为批处理运行成本更低。

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可以。我们通过 ERP 支持的接口或其数据库日志读取变更，而不是执行繁重查询，并把批量加载安排在非高峰时段。我们会在前后测量 ERP 的负载。

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每条管道都对数据量、键、合计与新鲜度做质量检查，失败会阻止脏数据进入报表。我们与您的财务和运营负责人一起，将关键数字与源系统核对。

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这是业务决策，体现为两个目标。恢复点目标（RPO）是您最多可承受丢失多少近期数据。恢复时间目标（RTO）是系统最多可停机多久。我们据此设计复制、故障转移与备份，然后进行测试。

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关系型数据库，以及文档、键值与搜索数据库，可部署在您自己的服务器上或作为托管云服务。开始前我们会确认您运行的引擎与版本，并安排熟悉它们的工程师。若您正在选择新数据库或托管服务，我们会先对照您的工作负载、技能、许可证与运行成本比较各选项。

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从测量开始，而不是猜测。我们抓取最慢与最频繁的查询，阅读其执行计划，并检查等待、锁、内存与存储。索引、查询调整与配置往往比新硬件更有帮助，成本也低得多。我们先解决最大的原因，并对照基线衡量每项变更。

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因为每个系统都保留客户、产品与供应商的各自副本，而这些副本会逐渐不一致。主数据管理商定唯一版本，保持其最新并回馈各系统，使报表与模型不再彼此矛盾。

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检索会在任何文本到达模型之前应用您的行级与角色级访问规则。模型只能看到提问者有权阅读的内容，敏感字段还可先经脱敏。

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通常不会明显拖慢。现代处理器加密速度快，多数数据库与存储系统在静态加密时开销很小。在应用内加密单个字段成本更高。我们会在推广前针对您的工作负载测试性能，并选择既满足风险要求又不拖慢业务的方案。

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前提是可追溯：每个答案都显示所运行的查询和所用数据。它读取语义层中已确认的定义，我们还会用您团队已经信任的数字加以检验。

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用户用通俗语言输入问题，AI 分析师将其转换为数据库查询，在经过治理的数据上运行并解释结果。用户无需掌握 SQL，分析师也能减少处理常规请求的时间。

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可以。我们把分析能力构建到您的门户和应用中，每位客户仅限访问自己的数据。若您的数据对他人有价值，我们可以将其打包为自助式产品。

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聊天机器人回答问题。我们构建的是能完成工作的系统。智能体在监督下调用您的工具，模型只根据用户有权看到的内容作答，数据平台持续为其供给。每项能力都经过测试、记录日志并加以衡量。

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智能体通过权限受您授予的窄口径工具行动，并全程记录。人员在环上监督，并批准关键步骤。AgentOps 提供遥测、评估、防止编造答案的防护栏以及 Token 支出限额。

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