生成式 AI
产品内的起草、改写与结构化生成。
人工智能
AI 开发与自动化方案
当 AI 附着于真实流程时才有用：根据已批准文档作答、从文件提取字段、起草首轮回复、分派工单，或汇总内部知识库。它不能当作首页上的口号。
ZEH Technologies 把 AI 功能设计为软件：数据源、权限、评估、日志、人工兜底，以及人们真正会用的界面。我们不承诺人类水平智能、保证 ROI，或无法在你的环境中测量的准确率。
工作覆盖生成式 AI、AI 智能体、AI 聊天机器人、RAG、知识助手、业务自动化、LLM 集成、文档智能、AI 搜索、工作流自动化、AI API、数据提取、客服 AI、销售协助与内部知识系统。
AI 智能体
遵循已定义工作流的用工具助手，而不是开放式人设。
AI 聊天机器人
以你的内容为根基的支持与网站助手。
RAG / 知识系统
在你的文档上检索，并引用来源。
文档智能
业务文件的分类、提取与摘要。
LLM 集成
API 连接、提示管理与安全约束。
工作流自动化
触发、队列以及向现有软件的交接。
AI 搜索
跨政策、工单、SKU 或手册的可发现性。
AI 应攻击的业务问题
公司把时间浪费在寻找政策最新版本、重复回答同一客户问题、从 PDF 抄字段，或手工汇总周报。这些是有边界的问题。可以测量：耗时、错误率、积压规模。
无边界问题——“取代团队”、“自主公司”——不是我们确定范围的方式。我们选择工作流、数据集、用户与完成定义。
我们如何实现 AI
多数项目从数据开始：它在哪里、谁可以看、有多新、如何更新。然后选择检索、工具与模型接口。再构建产品表面——聊天、收件箱侧栏、后台任务或 API。
评估是交付的一部分：问题或文档样本、期望答案与审核循环。若系统在知识工作中无法展示来源，我们视其为产品缺陷，而不是性格特点。
常见问题
企业通常会问的问题。
什么是定制 AI 开发？
围绕你的数据、权限与工作流构建 AI 功能，而不是丢进一个通用聊天机器人小部件。
AI 能否与我们现有软件集成？
是的，通过 API、webhook 与后端任务。集成质量取决于对方系统的 API。
什么是 AI 智能体？
能调用工具并按步骤朝目标推进、且带限制的软件。它不是人，也不应被描述为人。
什么是 RAG？
检索增强生成：模型使用从你的知识源检索到的段落作答。见 RAG 页面。
你们能否构建内部公司 AI 助手？
是的。通常是带 SSO、角色与审计日志的 RAG 或智能体系统。
AI 项目需要多长时间？
聚焦的试点可以是数周。带评估、权限与集成的生产级助手需要更长时间。我们在看到数据与系统后再估算。
开始项目
与 ZEH Technologies 讨论此事。
分享你当前的系统、受众与约束。我们将建议务实的下一步。