案例介绍
本项目聚焦于企业级AI应用的高效开发与部署，基于开源框架构建可扩展的智能系统，深度融合大语言模型（LLM）与行业私有数据，提供从数据预处理、模型微调（Fine-tuning）到生产环境部署的全链条服务。技术架构采用模块化设计，支持多模态数据处理（文本、图像、表格），通过RAG（检索增强生成）技术实现知识库动态增强，解决传统模型在垂直领域知识滞后、准确性不足的痛点。
目前方案已在智能客服、自动化文档解析（支持PDF/Excel等6种格式）、工业质检等场景落地，客户平均运维成本降低45%。通过可视化工作流引擎，企业无需编码即可完成AI应用编排，实现业务需求与技术能力的无缝衔接。
技术亮点：
RAG+混合训练实现领域知识实时更新
LoRA/QLORA量化微调降低训练成本
多模态数据处理与高并发推理优化
零代码可视化AI工作流编排
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