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01 /一个技术栈，一个负责人
原本要从四家供应商购买的四层能力。
任何一层都可单独购买。也可以让 FelixSphere 负责从基础设施到业务成果的全链路，由一个团队对结果负责。
02 /项目合作
十个步骤，从评估到持续改进的 AI。
评估
- 01AI 就绪度评估
哪些工作流、哪些数据，以及如何衡量成功。
- 02数据基础设施
让历史数据可用，并在存在缺口时补充专家数据。
打好基础
- 03算力基础设施
用于推理、批处理和模型适配的算力。
- 04模型基础设施
通过 Unify API 访问领先模型。
- 05企业级 AI 网关
Unify Gateway：每个请求都经过身份、策略、预算和审计管控。
部署
- 06领域 AI
基于你的领域数据增强或适配的模型。
- 07AI 智能体
在你的工作流中真正干活的 AI。
- 08自学习 AI
通过 Unify SelfAI，修正成为学习信号。
改进
- 09评估与基准测试
团队一致认可的留出评估集。
- 10持续优化
新版本只有胜出才会上线，每次改动都可撤回。
03 /解决方案
企业从这里起步。
客户服务
从每张已解决工单中学习的客服 AI。
大多数客服机器人在上线当天就定型了。自学习客服系统把每次客服修正都当作训练信号，只有在可量化地胜过旧版本时才发布新版本。
了解更多 →销售与 CRM
学会团队真正制胜之道的销售 AI。
销售手册会过时，销售管道不会。将 AI 接入 CRM 活动，让它学习哪些信息、序列和下一步行动真正推动了商机。
了解更多 →营销
基于结果而非猜测持续改进的营销 AI。
生成内容很便宜，知道什么有效却不容易。将内容生成与效果数据和审核反馈打通，让每次营销活动都为下一次提供经验。
了解更多 →财务
学习你的流程、每次改动都有据可查的财务 AI。
财务团队无法接受黑盒。这里的 AI 必须学习团队如何编码、对账和审批，且每次改动都必须可检查、可撤回。
了解更多 →领域 AI
懂你所在行业的 AI，基于行业从业者提供的数据构建。
通用模型缺乏领域专家的判断力。领域 AI 从专家生成的数据出发，在无需自有的算力上适配模型，并用团队信任的评估来衡量。
了解更多 →