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六大核心能力

端到端实施路径，我们的实施方法论覆盖六个关键阶段,形成完整的数据智能闭环:

端到端全流程整合

从数据接入到AI应用输出,全链路打通,避免多工具拼凑导致的接口损耗和维护复杂度。

高性能数据处理

针对海量多模态数据的并行处理和实时加工能力，支持PB级数据规模满足大型企业需求。

智能版本管理

数据集、特征集、模型版本的自动化追踪，实验可复现，变更可回溯，为合规审计提供依据。

AI驱动的数据治理

利用机器学习技术自动发现数据质量问题、敏感信息和异常模式，将治理从被动响应转向主动预防。

多模态融合检索

统一检索接口支持文本、图像、表格等多种数据类型的语义理解和相似度匹配，为GenAI提供高相关性上下文。

灵活扩展能力

开放的集成接口和可插拔组件设计，方便企业接入自研工具或第三方服务，保护既有投资。

成功案例

我们的解决方案本质上解决一个关键问题:如何让企业自有数据成为GENAI时代的核心竞争力。通过统一的资源编排、全链路数据治理、多模态数据融合处理、智能建模及精准检索等核心能力、我们为企业打造了一条"数据一智能一价值"的高速通道、让AI不再停留在概念阶段，而是真正为业务创造可衡量的收益。

社交安全内容审核

为某社交平台构建AI内容安全审核解决方案，完成近百万级别图片、近十万级别视频的多模态标注，同时设计安全审核及筛查策略，针对隐晦违规内容进行专项优化，通过“大模型语义研判+小模型高频过滤”的混合专家架构(MOE)，以极低的算力成本实现对标互联网大厂的审核效果。
大模型强化学习训练

客户是国内知名的大模型企业，提供针对模型现状进行SFT&RM标注优化，对模型answer，结合query与prompt，进行gsb评分，以及理想answer改写，提升模型理想态输出能力及对热点事件的总结提炼，提高梳理事件脉络，训练模型回答热点事件的综合能力;

社交安全内容审核

为某社交平台构建AI内容安全审核解决方案，完成近百万级别图片、近十万级别视频的多模态标注，同时设计安全审核及筛查策略，针对隐晦违规内容进行专项优化，通过“大模型语义研判+小模型高频过滤”的混合专家架构(MOE)，以极低的算力成本实现对标互联网大厂的审核效果。

大模型强化学习训练

客户是国内知名的大模型企业，提供针对模型现状进行SFT&RM标注优化，对模型answer，结合query与prompt，进行gsb评分，以及理想answer改写，提升模型理想态输出能力及对热点事件的总结提炼，提高梳理事件脉络，训练模型回答热点事件的综合能力;

技术架构特性

云原生弹性架构

基于容器化和微服务设计,各功能模块(数据集成、治理引擎、存储层、AI服务、检索引擎等)既可独立部署又能灵活编排。采用存算分离架构,计算资源和存储资源可按需独立扩展,最大化资源利用效率。
多环境适配能力

支持公有云、私有云、混合云及本地数据中心等多种部署形态,企业可根据数据合规要求和成本考量自主选择,无需改变技术栈。
模块化组合方式

企业无需一次性上线全部能力,可根据业务成熟度选择核心模块先行落地,后续按需叠加新能力.降低实施风险,加快价值验证。

云原生弹性架构

基于容器化和微服务设计,各功能模块(数据集成、治理引擎、存储层、AI服务、检索引擎等)既可独立部署又能灵活编排。采用存算分离架构,计算资源和存储资源可按需独立扩展,最大化资源利用效率。

多环境适配能力

支持公有云、私有云、混合云及本地数据中心等多种部署形态,企业可根据数据合规要求和成本考量自主选择,无需改变技术栈。

模块化组合方式

企业无需一次性上线全部能力,可根据业务成熟度选择核心模块先行落地,后续按需叠加新能力.降低实施风险,加快价值验证。