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- AI应用建设挑战
- SF-FastGPT概述
- 核心功能模块
- 技术优势一
- 技术优势二
- 企业级部署
- 落地案例
- 资料下载
AI应用建设挑战
企业自建 AI 项目，为追求“好效果”，往往陷入 “成本翻倍、周期漫长” 的困境
学习与使用难度大，技术依赖性强
- 市场上可选的 Agent 构建工具众多，但效果难以预判，选型依赖反复摸索、试错
- 效果调优高度技术化、复杂化，业务团队无从下手，陷入“调参困境”
- 仍需专业技术团队服务，导致项目启动慢、人力成本居高不下
测试与落地脱节，价值难兑现
- 测试场景表现良好，真实上线后用户不愿用、不会用，投资回报率（ROI）无法有效证明
- 数据难闭环，生产中的错误案例与用户反馈，无法系统性地转化为模型优化的有效输入
- 系统难以持续进化，无法跟随业务成长实现迭代学习，极易面临过时甚至下线的风险
AI 应用创新只属于技术专家，阻碍了业务人员深度参与
- 业务端亟需低门槛参与 AI 共创，实现价值落地
- 平台账户体系不互通、权限全靠手动管理，协作成本高
- 系统架构脆弱，难以支撑多用户、高并发场景，易出现性能下降或服务中断，运维压力大
SF-FastGPT
SF-FastGPT（FastGPT 深信服商业版）是深信服和 FastGPT 联合打造的企业级 Agent 构建平台。一方面，深信服将拥抱开源，复用成熟的组件和生态；另一方面，充分发挥深信服多年积累的优势：深刻理解客户痛点，在关键场景上集中发力、打穿打透，把最佳实践内置在产品中，沉淀成标准化的产品能力。
平台聚焦 0 专家、好效果的核心能力，彻底打破传统专家项目制、高门槛调参的局限，以标准化、可复制的产品化路径，重构企业 AI 知识库和 Agent 建构范式，真正实现首发即用、长期可控、持续演进。
核心功能模块
覆盖从“知识库管理—Agent 应用构建—应用测评—平台管理”全流程。
核心技术优势
技术优势一：表现优异的知识解析引擎
深信服自研的知识解析算法，针对复杂场景的知识解析进行深度优化，市场表现优异。如，针对含跨页表格、手写体、代码块、公式等复杂格式文档，能够最大程度保留原始文档的语义信息，为 企业 AI 智能体构建提供高质量、高可信度的知识源。
技术优势二：知识解析引擎效果持续进化的自调优引擎
预置创新自研的自融合学习算法 AFL（ Auto Fuse Learning），自动学习企业私有文档内容，自动构造训练样本，对算法模型进行微调，让模型从参数层面深度拟合和理解企业私有知识。首次上线准确率达 85%+（远超通用对话 Agent 的 70%），实现 “越用越精准”。
企业级部署
灵活适配复杂生产环境
FastGPT 深信服商业版充分考虑企业多样化部署需求，提供灵活、安全、高可用的部署方案。
- 本地私有化部署：满足数据不出域、隐私安全要求，适配裸金属、深信服超融合等本地环境，同时可以搭载深信服AI 算力平台，提供高性能的模型推理服务。
- 托管云 / 公有云服务：支持数据可出域，兼顾数据流通与隐私安全，快速上线使用。
- 轻量化部署：适配算力资源有限的企业，可以把模型都部署在 GB10 的小盒子里，实现标准化、极简化的部署。
落地案例
某新能源制造企业
搭建内部的 HR、行政助手、IT 支持、生产工艺、经营分析等业务板块，大幅减少 HR/IT 重复性问答工作量，管理层数据获取时效从小时级降至秒级 , 一线操作员信息查询效率提升。
某焊接材料企业
搭建了材料选型助手应用，帮助市场人员在与客户沟通时，快速完成焊接材料选型与报价，大幅提升了选型方案的准确性，并降低生成结果时限。
某电脑配件企业
企业存在大量的生产、质量、经营数据需要进行分析，而传统 BI 工具对技术依赖较高，基于 SF-FastGPT，搭建智能问数助手，可以帮助业务人员通过自然语言进行问数，快速获取业务数据数据分析结果。
深圳某PCB制造企业
基于 SF-FastGPT 搭建合同审核助手应用，帮助合同审查人员快速审查合同是否符合行业及内部规范 , 规避风险；构建流程自动化类应用，为员工提供一句话请假和报销应用，提升内部办公效率。
深圳某精工制造企业
基于 SF-FastGPT 搭建出合同审核、文档比对，PPT 助手类应用，大幅提升内部审核和文档输出效率。
广东某政务服务数据管理局
基于 SF-FastGPT 搭建政务服务助手，政务办事厅为市民提供办事流程指引，大幅提升政务服务的效率和市民满意度。
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