模型增强/工程

提供Harness、Context、Prompt、RAG及向量检索等独立交付的技术组件，覆盖智能体边界控制、上下文管理、指令优化与私有知识接入等需求，使客户能以组件化方式快速构建稳定、可控、可溯的AI应用。

• Harness Engineering

  • • 目前该工程范式的译文有：“驾驭工程”、“马具工程”、“编排工程”等。
  • • 记忆与上下文管理：上下文裁剪、压缩、按需检索，以及外部状态存储等
  • • 工具与技能：工具提供可调用的外部能力，skills 提供可复用的任务方法。
  • • 编排与协调：编排整套任务流程，协调每个 agent 的分工（规划、执行、交接），让复杂任务能被拆分、推进和收敛。
  • • 基础设施与保障：确定沙箱环境、权限控制、失败恢复和安全护栏等，确保智能体能在真实环境中安全、稳定地运行。
  • • 评估与验证：实现验证闭环。

• Context Engineering（上下文工程）

  • • 通过检索增强生成（像似符扩展事实）、记忆状态管理（指示符维系因果）、工具集成编排（规约符协同行动），实现对模型认知过程的结构化控制与工作流稳定解释。构建需要处理复杂、互联信息的AI应用。例如工业级 LLM 应用。

• Prompt Engineering（提示词工程）

  • • 精心雕琢与模型交互的单次指令。

  • Prompt 优化

    • Prompt 优化：通过角色指令设定（确立像似符）、思维链引导（构建指示符）、少样本示例（形成规约符），并进行Prompt分层、 Prompt 优化和动态Prompt生成，实现语义精准规约且意图对齐的模型输出。

  • Rule 参数

    • Rule 参数：提示词固定为 AI 基础规范以突破上下文限制。通过全局规则、角色规则、项目规则和任务规则，使AI 智能体严格按照设定的边界和标准执行事务。

  • 垂直领域知识注入

    • 垂直领域知识注入：通过行业术语库构建（减少输出歧义）、业务规则集成（确保输出符合业务要求）、多模态Prompt融合（提升模型综合分析能力），实现垂直领域知识注入。

  • 质量评估与测试优化

    • 质量评估与测试优化：通过输出质量评估体系、A/B测试与优化。

  • 内生可解释性/可观测性设计

    • 内生可解释性/可观测性设计：通过模型生成结构透明性（如广义加性模型 GAM）、概念对齐（如模型概念瓶颈模型）、表征可分解性（降低语义纠缠，提高表示层面的可读性与可操控性）、显式模块化、稀疏训练及诱导，实现模型思维与技能调用的可解释性，提升答案质量。

  • 多轮搜索与推理

    • 多轮搜索与推理：采用ReAct、Reflection等反思模式，实现在智能体应用的模型输出时，每一步都在“增强”上一步的信息，最终质量高于单次调用。

  • 安全对齐

    • 安全对齐：通过协商式对齐、自省推理（如STAIR框架）、合成数据对齐、权重融合防退化等机制，确保大模型的输出和智能体行为符合人类社会价值观、道德规范、法律法规，确保不会被恶意利用、泄露隐私/机密、输出有害内容和误导关键决策，对抗恶意引导和攻击。

• RAG 检索增强生成系统

  • 知识库构建与优化

    • 知识库构建与优化：利用多模态知识融合、数据接入与清洗、语义向量化技术，实现知识库构建。

  • 检索引擎定制开发

    • 检索引擎定制开发：实施混合检索策略，进行动态权重调整，检索结果重排，完成检索引擎定制开发。

  • 大模型集成与生成优化

    • 大模型集成与生成优化：基于客户知识库对大模型（如LLaMA-7B、GPT-3.5）进行微调，优化领域术语理解与生成风格，实现模型适配与微调。进行检索增强开发，生成流水线（如LangChain、LlamaIndex），确保生成内容严格基于检索结果（如分析报告中的数据均来自企业年报）。幻觉抑制与可解释性，实现大模型集成与生成优化。

• 大模型数据库与向量检索方案

  • 数据库架构设计与优化

    • 数据库架构设计与优化：结合业务场景和需要，进行多模态数据统一存储、混合数据库选型和分布式扩展设计，实现数据库架构设计与优化。

  • 性能调优与安全合规

    • 性能调优与安全合规：通过索引压缩（如PQ量化）、缓存策略（如Redis）等实现查询延迟优化。提供AES-256加密、RBAC权限控制、审计日志等功能，满足GDPR、等保2.0等合规要求，支持私有化部署与数据隔离，实现数据安全加固。

  • 成本监控与优化

    • 成本监控与优化：监控存储成本（如冷热数据分层）、计算资源利用率（如GPU空闲率），提供自动扩缩容建议，降低TCO（总拥有成本）30%+。