服務 / Services
把 AI 做成能上線的系統
AI 的難處通常不在 demo，在 demo 之後：上線、維運，還有出錯時能不能查。這是我們在做的部分。
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我們做的
LLM 整合、RAG 檢索、把散亂的資料整理成能用的結構，以及 agent 型的工作流。接一個 API 不難，難的是讓它在真實資料和真實流量下不出包。
02
幻覺控制與資料驗證
模型會講錯話，所以我們不讓它的輸出直接進下游。中間放一層驗證：規則檢查、跟既有資料比對、把信心不足的結果標記出來。錯誤要擋得住，也要追得到。
03
落地會先想的事
成本、延遲、資料要不要離開你的環境，還有事後能不能觀測。有些環節用模型是加分，有些用了反而是負擔，得先分清楚。
04
適合的題目
內部知識檢索、把重複性的判讀或整理流程自動化，或是想把 AI 接進既有系統、而不是整套重做。