I want to use AI properly
AI that does a real job in your product, not a chatbot nobody uses.
People usually mean things like: Answer questions from my own documents · Summarise what my customers write · An assistant inside my product
Start here
Whole projects. Answer a few questions, see a real range, then get quotes from developers who have done it before — no account needed to ask.
Or a specific job, if you already know what you need
20 fixed pieces of work, each with a scope and a price. These assume you already have something to work on.
您的AI功能的Token预算和缓存层
通过缓存、路由和按用户预算，削减模型开支，同时不改变用户体验。
强化您的LLM功能以抵御提示注入攻击
弥补漏洞，防止精心设计的输入导致您的代理泄露数据、调用错误工具或忽略指令。
MCP服务器，让代理可以使用您的内部工具
安全地将您的内部API暴露给编码和支持代理，具有范围权限和完整的审计跟踪。
带有工具调用和真实错误状态的流式聊天UI
您的AI功能应得的前端：Token流式传输、取消、重试以及刷新后仍保留的消息。
评估工具，防止提示更改导致性能下降
一个为您的AI功能设计的测试套件，在CI中运行，并在提示或模型更改导致性能下降时通知您。
让您的RAG机器人停止编造答案
诊断检索失败的原因，然后修复分块、重排和提示，直到答案有依据且可引用。
用户生成文本和图像的内容审核
自动筛选上传和帖子，具有可调阈值、申诉路径和灰色区域队列。
带有可搜索摘要的会议转录
通话转录带有说话人标签，总结为决策和行动，并可在所有过往会议中搜索。
用语义搜索取代关键词搜索
理解意图的搜索，采用混合排名，确保用户输入精确术语时精确匹配仍优先。
在您醒来前分类处理支持请求的代理
将收到的工单进行分类、标记、优先排序并在夜间起草，以便您早上开始时有待批准的回复。
将杂乱文档转换为结构化数据
将合同、简历或报告转换为可查询的经过验证的JSON，并为低置信度字段提供审核队列。
基于您的文档训练的RAG聊天机器人
一个支持助手，能从您的文档中回答问题，引用来源，并在不知道时明确表示不知道。