北京诚立集团有限公司 · 企业全生命周期综合服务

TECHNICAL SERVICES

技术服务

以 AI 解决方案为核心的企业数字化技术服务:企业知识库、智能客服、流程自动化、本地大模型私有化部署,以及官网、小程序、管理系统与数据大屏。由北京诚立集团有限公司自有技术团队承接,源码与文档全量交付。

AI 解决方案为核心 本地大模型 · 数据不出域 源码与文档全量交付 北京实体办公 · 可上门部署

AI FIRST

AI 是能力底座,不是概念

企业试过大模型却停下来的原因几乎一样:它不知道你的产品参数、工艺标准与内部口径。我们把企业的私有知识与业务规则,变成模型真正能调用的能力。

企业知识库

基于 RAG 与向量数据库,把文档、制度、工艺与工单沉淀为可被 AI 调用的知识资产,回答标注来源。

智能客服

以自有语料为底座,构建 7×24 小时在线应答,支持多轮对话理解,投诉与超纲问题自动转人工。

流程自动化

用 AI Agent 替代重复操作:单据录入、资料比对、报表汇总、跨系统同步,把“复制粘贴”消掉。

本地大模型

基于 Ollama 等私有化方案,在客户自有服务器运行模型,数据不出域、可断网运行。

先诊断,再动手。在弄清哪个环节最值得 AI 化之前不必采购。我们提供免费落地诊断,给出优先级与可行性判断,不合适会直接讲清楚。

AI SOLUTIONS

六大 AI 解决方案

大模型、知识库与 Agent 落到具体场景,每一条都能对应到一个明确岗位的日常工作。可单点切入,也可组合成完整路径。

01 / KNOWLEDGE BASE

企业知识库搭建

把散落在文件柜、网盘与老员工经验里的知识,变成可继承、可检索、可追溯的知识资产,解决找不到、对不齐、留不住、查得慢四类问题。

02 / AI CUSTOMER SERVICE

智能客服 / 问答系统

以知识库为底座的 AI 助理,覆盖非工作时间咨询高峰。官网、公众号、企业微信、小程序共用同一知识库,未命中问题自动汇总,补充一次全渠道生效。

03 / AGENT AUTOMATION

业务流程自动化

AI Agent 能读取文件、调用接口、写入数据:发票与合同字段抽取、报表汇总播报、跨系统数据同步、到期与工单自动跟进、合规质检核对。

04 / PRIVATE LLM

本地大模型部署

在企业自有服务器部署大模型与向量库,数据在企业网络边界内流转,不经第三方服务器,支持完全断网或白名单访问。

05 / FINANCE & TAX

AI + 财税智能

面向代理记账机构与企业财务部门:智能票据识别、自动记账辅助、税务风险预警、政策智能问答。AI 输出的是辅助建议,正式申报与鉴证结论仍由专业人员复核。

06 / INDUSTRY

AI + 行业解决方案

同样的模型放进工厂与政务大厅,要做的事完全不同。工艺与质检知识库、生产单据自动化、生产数据看板、内网私有化问答、汇报调度大屏,按行业逻辑定制。

02 集团自有技术团队承接

SOFTWARE & SYSTEMS

软件开发与数字化服务

数字化还需要一批把流程装进系统的工程能力。这几项由集团自有开发团队承接,交付物是可用系统 + 全部源码 + 数据库结构 + 部署文档,不形成绑定。

企业官网建设

按客户决策路径组织内容,含 Schema 结构化数据、语义化内容与 GEO 优化思路,让搜索引擎与 AI 助手都能读懂。

小程序开发

把小程序当成完整客户旅程来做:展示型、电商型、预约服务型,以及企业微信应用与 H5 营销页,关键路径控制在三步以内。

管理系统定制

决定效率的常是通用软件覆盖不到的独特流程。我们按实际流程设计:客户管理 CRM、进销存与生产、内部 OA。

数字化转型升级

先诊断、定路线、分阶段实施:成熟度定位、智能办公(企业微信 / 钉钉 / 飞书)配置、低代码应用搭建,每阶段都交付能立刻用起来的东西。

数据可视化大屏

大屏的价值不在科技感,而在让管理者十秒内看到异常在哪:经营看板、生产监控、汇报调度——前提是先统一口径,数字可追溯到源系统与时间点。

安全运维与合规

系统做得再好,也可能倒在一次数据泄露或宕机上:安全评估与漏洞扫描、双备份容灾、IT 外包与云服务器运维。等保测评报告由具备资质的机构出具。

承接与合规:AI 解决方案、软件开发、小程序与官网建设,均由集团自有团队直接承接并交付源码。等保测评、密码评估等须持证出具报告的业务,由具备资质的第三方机构出具并署名,我们负责技术实施与整改配合。

03 周期与交付物写进方案

HOW WE WORK

服务流程:从需求沟通到交付

每个阶段都有明确交付物,进度随时可见。AI 项目最常见的失败原因是上线后没人用,因此培训与运维被放进标准流程。

STEP 01

需求沟通

走访业务部门,了解业务现状、目标与预算,梳理现有资料与系统,判断哪些环节先做 AI 化最见效。

周期 1-5 个工作日 交付:需求清单与可行性判断

STEP 02

方案设计

输出技术路线(本地 / 混合部署)、数据分级、功能范围、实施路径与报价,明确安全边界与验收标准。

周期 3-7 个工作日 交付:方案文档与报价单

STEP 03

开发交付

环境搭建、模型部署、知识入库、系统对接与效果调优;分阶段开发并同步演示,上线前完成测试。

周期按方案约定 交付:可用系统 + 全部源码

STEP 04

培训与运维

面向管理员与一线员工分别培训,交付操作文档;提供后续迭代、优化与运维支持,让系统真正用起来。

周期按服务约定 交付:培训 + 文档 + 售后通道
04 本地化 · 私有化 · 可迁移

TECHNICAL ADVANTAGE

技术优势

这几条常被写在报价单上当作卖点,我们拆开讲清它们各自解决什么问题、边界在哪里——谈 AI 能力之前,先把数据边界与交付方式讲明白。

本地大模型部署

基于 Ollama 等私有化方案,把模型部署在企业自有服务器上运行;从试点到企业级有对应的硬件配置区间,选型结合模型规模与现有 IT 基础设施确定。

私有化 · 数据不出域

模型、知识库与业务数据全部在企业网络边界内流转,不经第三方服务器,支持完全断网或白名单访问。

源码与文档全量交付

验收后交付完整源码、数据库结构、部署文档与操作手册,不含加密混淆;数据可随时导出、系统可迁移到任意服务器。

安全与权限可控

支持操作日志留存、问答审计与权限分级;涉及等保、密评等强制要求的行业,由具备资质的机构出具测评报告,我们配合整改。

知识库是怎么工作的

知识库效果取决于资料质量与检索策略。文档入库后经切分、清洗与向量化,由 RAG 检索增强后交给大模型生成回答,并标注来源便于核对。资料越乱,前期梳理投入越大,我们会先做资料摸查,分清需要你配合与可自动处理的部分。

RAG 知识库技术链路

  1. 文档入库
  2. 切分与清洗
  3. 向量化 Embedding
  4. 向量数据库
  5. RAG 检索增强
  6. 大模型生成
  7. 来源标注回答

数据在什么范围内流动

私有化部署的核心是把数据流转边界收回企业侧:模型推理与向量检索都在本地完成,只有明确需要外部的环节才走白名单。

私有化部署的数据边界

  1. 企业内网
  2. 私有服务器
  3. 本地模型推理
  4. 本地向量库
  5. 数据不出域
本地私有化部署与公有云调用对比
对比项 本地私有化 公有云调用
数据边界不出域,文件与数据留在企业侧需上传第三方平台
断网可用支持,可完全离线运行不支持
初期成本较高(含服务器或显卡投入)较低,按调用量起步
长期成本可预测,不随使用量线性增长随调用量增长
模型可换完全自主,可随时更换模型受服务商能力与策略限制
适用场景敏感数据、合规要求高的行业公开数据、快速验证想法

两者并非二选一:敏感数据走本地,通用问答可调用云端,混合部署同样常见。本地部署解决的是数据流转边界问题;若行业有等保、密评等强制要求,需由具备资质的机构出具测评报告。

05 案例已脱敏

CASE STUDIES

案例展示

以下案例按痛点、方案、交付三段呈现,客户名称与内部数据不对外披露。

制造业 · 知识库问答

某精密机械制造企业

员工约 180 人 · 北京周边 · 项目周期 4 周

工艺与质检文件分散在两个部门,新人培训周期长,同类问题反复问老师傅。

方案:本地部署大模型 + RAG 知识库,工艺文档与历史工单结构化入库并接入企业微信。

交付:知识库问答系统、知识管理后台与全部源码。

制造业 · 生产监控大屏

某制造企业生产监控大屏

6 条产线 · 项目周期 6 周

6 条产线并行,产量与工单进度靠班组上报,异常常到次日统计才发现。

方案:统一指标口径后汇总为实时大屏,异常工位自动标红并推送负责人。

交付:生产监控大屏、数据看板后台与指标口径文档。

政府及事业单位 · 内网问答

某事业单位政策问答平台

内网部署 · 项目周期 5 周

面向公众的政策文件数量大、更新频繁,查找耗时长,各窗口答复口径不一。

方案:内网私有化部署大模型与政策知识库,答案标注原文出处,政策更新后一键入库、全窗口生效。

交付:内网问答系统、政策管理后台与全部源码。

财税同行 · 票据 AI 与 CRM

某代理记账服务机构

在服务客户 600+ 户 · 项目周期 12 周

票据录入与凭证整理占用大量初级会计工时,服务到期催缴容易遗漏。

方案:智能票据识别与自动记账辅助,配套代账行业 CRM 与工单流转、到期自动提醒;不涉及鉴证类结论。

交付:CRM 系统源码、票据识别模块与知识库。

本地商户 · 预约与智能客服

某连锁餐饮品牌门店

8 家门店 · 北京 · 项目周期 5 周

包间预约靠电话,高峰期占线;咨询集中在营业时间与预约规则,重复度高,到店客流也没有沉淀。

方案:预约小程序自动分配包间并推送提醒,接入轻量 AI 客服,配套社群工具形成复购闭环。

交付:小程序源码、后台管理系统与店员培训。

你的行业案例

案例展示的是解决思路,不是可套用的模板。企业差异在流程与数据形态,但先找瓶颈、再定口径、小步上线、持续跟踪这套做法可以复用。

把业务讲给我们听,我们会判断哪些可借鉴、哪些需要重新设计,也可提供脱敏环境下的功能演示。

说说你的项目情况 →

关于案例数据:服务协议含保密条款,未经客户书面授权不披露客户名称与内部数据。案例中的周期与效果为阶段性统计并已脱敏,不构成效果承诺。

FAQ

技术服务常见问题

关于 AI 落地、部署方式与交付物的高频问题,这里先给直接回答。

提交你的问题

取决于数据敏感程度与合规要求。公有云接入快、初期成本低,但数据要上传第三方平台;本地私有化部署数据不出域、可断网运行,初期需要服务器或显卡投入。两者并非二选一——常见做法是敏感数据走本地、通用问答用云端,我们会在方案阶段把数据分级与部署方式一并确定。

不能直接作为结论。AI 输出的是辅助建议,回答会标注来源,低置信度时提示转人工,关键业务结论由企业按自身流程复核确认。涉及鉴证、许可类业务的结论性内容,一律由具备资质的专业机构出具;涉税处理结果与主管税务机关认定、业务事实密切相关,我们不构成任何节税结果承诺。

可以。验收后源码、数据库结构与部署文档一并交付,不含加密混淆,客户拥有数字资产所有权,可自主迭代或委托第三方维护;系统可部署在自有服务器,也可迁移到任意云服务器,不绑定我们。日常使用不需要技术背景,同时提供分角色培训与运维支持。

取决于知识库资料规模、是否本地部署与需要对接的系统数量。轻量问答通常 2–4 周可上线;多系统打通与私有化部署分阶段推进,管理类系统常见区间为 6–20 周。我们不会在不了解业务的情况下发报价单,先做一次免费诊断,明确优先级与投入区间。

能。日常使用不需要技术背景,我们提供培训、操作文档与运维支持;上线初期会跟踪使用情况,把没人用的问题尽早暴露。若内部没有 IT 力量,也可以选择运维外包,按响应时效服务。

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把你最想解决的一个问题告诉我们:是否适合用 AI、从哪里切入、大概需要多少投入。第一次沟通不收费,讲清现在的做法和最头疼的环节就够了。

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