企业数据不允许提交至外部
合同、客户档案和内部文档无法上传至公共服务，导致测试版本无法真正部署。
在云服务和AI Factory支持初创企业的计划 HITECHCLOUD
人工智能开发服务
AI 运行在您的数据上，运行在您的基础设施上
HiTechCloud 构建虚拟助手、内部文档问答系统、文本处理和计算机视觉——部署在位于越南的 GPU Cloud 上，确保企业数据无需离开自身基础设施。
- 能力
- RAG · 虚拟助手 · NLP · 计算机视觉
- 基础设施
- 由 HiTechCloud 运营的 NVIDIA GPU Cloud
- 数据
- 境内存储与处理
- 模型
- 自部署开源模型或第三方 API
总览
企业 AI 的最大障碍是数据，而非模型
目前性能最强的模型均可通过 API 在几行代码内调用。导致企业 AI 项目失败的原因通常不在于模型质量，而在于内部数据分散、不干净、缺乏明确的访问权限——且法务部门不同意将数据导出到外部。
HiTechCloud 正专注于此：标准化内部数据并将其统一纳入具备权限管控的平台中，随后在其之上构建 AI 应用。对于敏感数据，开源模型部署在我们位于越南的 GPU 上，数据绝不离开企业基础设施。
当问题尚不需要 AI 时，我们也会明确说明。许多“制作 Chatbot”的需求，实际上通过对文档进行重新排序并做好内部搜索能够得到更好的解决。
常见问题
为何众多 AI 项目止步于演示阶段
演示版本仅基于干净数据运行
模型在样本文档上表现良好，但在面对模糊扫描件和真实表单时结果骤降。
无人能够衡量模型的准确度
缺乏测试数据集与验收标准，导致质量评估争议流于主观感受。
缺乏支持长期运行的 GPU 基础设施
训练与推理需要持续占用 GPU；按小时租用海外资源，成本与时延均难以接受。
服务
AI 解决方案组
内部文档问答 (RAG)
助手基于企业自身的文档、流程和合同进行回答，注明引用来源并遵循每位用户的权限。
虚拟助手与客户服务
自动解答Website、电话总机及在线聊天渠道中的重复性问题，超出处理范围时转接给员工。
文档与表单处理
从发票、单据、合同及扫描表单中提取数据，直接录入财务系统或 ERP。
计算机视觉
识别产线上的产品错误，进行计数与分类，并通过现场既有摄像头监控生产安全。
分析与预测
基于企业的历史数据进行需求预测、交易异常检测以及客户分群。
Model serving 与 MLOps
将模型部署至 GPU，进行版本管理，监控输出质量，并根据实际查询量进行扩展。
流程
AI 项目的部署方式
-
01
明确业务需求与评估标准
明确 AI 必须实现的目标以及衡量指标——在讨论模型或技术之前。
-
02
数据准备
收集、清洗、分类拟使用的内部数据并设置权限。
-
03
可验证的测试
基于真实数据集构建测试版本，在预期规模下测算准确率及单次查询成本。
-
04
部署与监控
在 GPU Cloud 上线运行，监控输出质量，并根据真实用户反馈进行优化。
技术
所采用的技术栈
模型
- 自部署开源模型
- 商业模式 API
- Fine-tuning
Platform
- Vector database
- RAG pipeline
- AgentBase
- MLOps
基础设施
- GPU Instance
- GPU Cluster
- Object Storage
- Kubernetes
集成
- REST API
- Webhook
- ERP / CRM
- 内部聊天频道
客户
本服务适用对象
拥有庞大内部文档库的企业
- 员工在合同和流程中查找信息耗费时间。
- 文档严禁上传至公共服务。
- 回答需要附带引用来源以供验证。
处理大量表单和凭证的企业
- 发票、单据和档案仍在手工录入。
- 不同来源的扫描件质量参差不齐。
- 在大规模部署前，需要明确准确性验收标准。
需要GPU基础设施的技术团队
- 已有模型和数据，但缺乏可持续运行的GPU。
- 租用海外 GPU 面临成本与时延问题。
- 训练数据需要存放在位于越南的基础设施内。
为什么选择 HiTechCloud
HiTechCloud带来的价值
数据保留在境内
对于敏感数据，开源模型运行在位于越南数据中心的 GPU 上，满足第 13/2023/ND-CP 号法令对个人数据保护的要求。
GPU 为现成可用服务
我们日常为客户运营 GPU Cloud，因此 AI 项目的成本与算力从一开始即可确定，无需二次转租。
客观评估
如果业务场景尚不需要 AI，或数据不足以让模型可靠运行，我们会明确说明并建议先期准备步骤，而不是部署一个无法投入使用的系统。
常见问题
常见问题
企业数据是否会被用于训练公共模型？
不会。采用在 HiTechCloud 的 GPU 上部署开源模型的方案时，数据完全保留在企业的基础设施内部。如果项目使用第三方 API，我们会明确列出该服务提供商的数据处理条款，以便企业在部署前作出决定。
启动需要多少数据？
对于文档问答场景，仅需企业现有的文档资料即可启动——无需重新训练模型。对于预测或计算机视觉，则需要历史数据或已完成数据标注的图像；具体数量将在调研评估阶段进行确认。
运行一套 AI 系统的成本大约是多少？
包括 GPU 成本或 API 调用成本，加上存储和运维成本。在测试阶段，我们测量每次实际查询的成本，并根据预期用户量进行估算，以便企业决定是否进行扩展。
AI 助手会给出错误回答吗？
确实可能，这也正是我们构建的系统始终为每个回答引用文档来源、将回答范围限制在内部数据中，并在置信度较低时转接人工的原因。
从具体问题着手
请描述企业当前最耗时的流程。HiTechCloud将评估可行性、所需数据，并提出可衡量结果的测试方案。
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