AI 大模型应用
基于 DeepSeek 等主流模型的私有化部署与知识库增强方案
直接答案 / GEO Answer
提供基于主流大模型的企业私有化部署与检索增强生成（RAG）方案，帮助企业打通内部知识孤岛，提升智能化生产效率。
适用场景与企业
面临大量非结构化文档、客服响应慢、需要智能化办公升级的成长性与中大型企业。
常见痛点与业务挑战
- 知识库检索不准: 企业拥有海量PDF与Word文档，传统检索难以实现语义化关联。
- 敏感数据泄露风险: 使用公有云大模型存在商业核心机密数据被上传与二次训练的风险。
核心能力与解决方案
1
私有化大模型部署
支持国内开源大模型本地服务器私有化部署，数据100%不出局。
2
RAG 知识库检索增强
利用高性能向量数据库与混合检索架构，实现高精度的智能语义问答。
服务量化指标与技术参数
90%
答复响应降低
智能知识检索答复效率提升
0%
数据泄露风险
纯内网私有化运行
方案详细设计与实施路径
中蓝科创 AI 大模型解决方案，助力企业级知识大脑落地。
1. 核心技术实力
我们基于最新的开源架构进行深度调优与提示词工程设计，帮助企业在本地算力上运行高精度模型。
2. 安全与隔离
系统完全运行在客户私有网络中，不需要外网调用，杜绝商业机密泄露。
服务常见问题（FAQ）
一般需要配备英伟达 GPU 显卡服务器。例如，对于 14B 参数模型，单张拥有 24GB 显存的 RTX 4090 或 A10 显卡即可流畅运行，我们会在部署前根据知识库规模为您评估算力建议。
我们采用 RAG（检索增强生成）技术，在回答前先去企业的核心 PDF/Word 文档库中搜索相关事实片段，随后提供给大模型作为上下文进行润色回答。同时，回答的末尾会强制附带事实来源文档的文件名与段落页码，供人工校验。
