支持多轮对话、意图识别、情感分析、文档理解与生成,实现自然流畅的人机交互。
构建企业知识图谱,实现实体关系抽取、语义搜索与智能推理,支持复杂业务场景下的知识服务。
基于强化学习、规划算法或多智能体系统(MAS),实现复杂企业服务任务的智能分解与协同执行。
利用机器学习与深度学习技术,对客户行为、市场趋势、供应链风险等进行预测,辅助企业智能决策。
支持对合同、法规、政策等法律文本的结构化解析、条款抽取、风险识别与合规性判断,结合法律知识图谱实现法规匹配、合规规则建模与动态更新,提升法律智能体的专业性与可信度。
设计本地化处理优先的架构,敏感数据(如语音、视频、健康数据)在端侧或边缘设备处理;采用联邦学习、差分隐私等技术在保护隐私的前提下实现模型优化。
支持在云端、边缘与本地设备之间的灵活部署与资源调度;保障服务响应速度与数据安全合规。
采用微服务架构,支持智能体能力的灵活组合与快速扩展;适应不同行业与企业的个性化需求。
通过环境声音判断家庭状态,视觉识别用户情绪;构建精细化情境感知技术,提供更精准的个性化服务;支持语音、手势、表情等多种自然交互方式。
在保障企业数据隐私与安全的前提下,实现跨企业、跨行业的协同学习与模型优化;采用差分隐私、同态加密等技术保护敏感数据;构建可信的分布式学习网络。
构建具备在线学习能力的智能体,根据企业数据与交互反馈持续优化服务策略;实现知识模型的动态更新与演进;支持个性化学习路径定制。
提升智能体决策过程的可解释性与透明度,增强企业对AI服务的信任与接受度;构建决策路径可视化系统;提供AI行为的逻辑解释与风险评估。
开发具备可解释能力的法律智能体,清晰展示合同审查、风险识别、合规判断的推理路径;增强法律AI的透明度与可信度;满足企业对法律AI高可信、高可控的需求。