组织面临的挑战
许多组织常将人工智能误解为单一工具或 API 调用,结果在部署后才遇到数据质量、评估、治理和信任方面的问题。BAYA 从架构设计阶段就着手解决这些问题,而非事后补救。
我们的工作内容
- 企业级人工智能架构设计,及跨多个模型与供应商的编排(orchestration)
- 开发具有明确边界和人工监督的人工智能代理(AI Agent)
- 具备可追溯来源的检索增强型(RAG)知识系统
- 对模型输出质量进行持续评估与监控
- 根据隐私与安全约束,在云端、本地部署与混合部署之间做出选择
我们不会宣称的事项
- BAYA 不开发自有的专属大语言模型;而是专注于现有模型的架构、集成与治理。
- 任何人工智能项目在交付前,都必须具备人工监督机制和明确的评估标准。
交付内容
- — 企业级人工智能参考架构
- — 具有明确验收标准的代理或试点项目
- — 评估与监控框架
- — 数据与模型治理文档
常见问题
- BAYA 只是把现成模型接入系统吗？
- 不是。接入模型只是起点;核心工作在于数据架构、评估、人工监督与治理——没有这些,企业级人工智能项目难以在生产环境中稳定运行。
- 我们的数据是否必须发送到国际云端？
- 不一定。根据组织的隐私与安全约束,我们同样会设计并评估本地部署或混合部署方案。