企业大模型项目通常包含哪些层？
模型层
通用/推理/多模态模型选择、路由、提示与成本控制。
知识与工具层
RAG、数据库、搜索、代码、业务API和MCP/工具调用。
应用与治理层
Agent、工作流、权限、日志、评测、人工审批和业务界面。
选择云模型还是私有模型？
不是所有企业都需要本地部署。对公开或低敏感场景，云API通常上线更快；涉及内部知识、工业数据、稳定成本、网络隔离或自主可控要求时，可以部署Qwen、DeepSeek等本地模型，或采用云端+本地混合架构。
白泽关注“应用开发”而不是参数规模
项目验收应该回答：任务成功率是多少？引用是否准确？接口调用是否安全？失败能否回退？业务人员是否真的使用？因此我们把模型当作系统中的一个能力组件，而不是把模型排行榜当成项目目标。
已有实践
白泽已经在企业知识库、污染源溯源智能体、营销与销售Agent、企业OA协同、工业视觉、机器人和边缘AI等场景中形成实际交付经验。项目优先使用真实业务数据、真实接口和真实验收指标，而不是只验证模型演示。
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把你的业务问题发给我们
如果你还没有确定该做 RAG、Agent、视觉AI还是私有化大模型，可以先描述当前流程、数据和目标。白泽会从业务价值、可行性、数据基础和交付风险判断最合适的起点。