超35000+企業(yè)的信賴，遍布全球36個國家和地區(qū)
超35000+企業(yè)的信賴，遍布全球36個國家和地區(qū)
AI錄單：一鍵識別，自動回填，支持多模態(tài)資料輸入，徹底告別'手工錄單'模式。
AI查詢：Agent全系統(tǒng)深度檢索，問答式查詢，報表式呈現(xiàn)，通過交互式問答，突破傳統(tǒng)查詢局限。
AI業(yè)務(wù)：訓(xùn)練企業(yè)專屬Agent，讓散落于多場景的項目知識沉淀為向量數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)合規(guī)業(yè)務(wù)處理。
AI分析：讓數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可落地的量化業(yè)務(wù)洞察，從 "事后解決問題" 轉(zhuǎn)向 "事前預(yù)判、事中干預(yù)"。
一鍵識別，自動回填，徹底告別'手工錄單'模式，多模態(tài)識別與錄單，拍照即報。
多模態(tài)識別：一鍵觸發(fā)，智能識別，多模態(tài)支持，文本圖片全解析。
自動錄單：秒級回填，讓錄單變得簡單又可靠。
推理錄單：由系統(tǒng)內(nèi)數(shù)據(jù)驅(qū)動，AI自動總結(jié)，周月報等總結(jié)性內(nèi)容一鍵生成。
智能校對：AI自動進行合規(guī)性校對，表單錄入數(shù)據(jù)合規(guī)無憂。
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報表多又雜？AI 查詢助手采用交互式問答的方式，深度檢索系統(tǒng)內(nèi)向量數(shù)據(jù)，報表式呈現(xiàn)，突破傳統(tǒng)查詢局限。
用戶輸入查詢條件。
AI大模型語義解析，理解查詢內(nèi)容。
Agent全系統(tǒng)深度檢索系統(tǒng)內(nèi)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
Agent將查詢結(jié)果反饋給用戶，完成一次完整、高效的 AI 查詢交互。
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訓(xùn)練企業(yè)專屬智能體，AI Agent深度學(xué)習(xí)，讓散落于多場景的"碎片知識"沉淀為向量數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)合規(guī)業(yè)務(wù)處理。
深度學(xué)習(xí)：建模企業(yè)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（制度/項目資料）、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（表單/日志）及時序數(shù)據(jù)（施工/設(shè)備記錄），提取隱性業(yè)務(wù)規(guī)則與經(jīng)驗?zāi)Ｊ健?/p>
數(shù)據(jù)形態(tài)轉(zhuǎn)化：針對施工、進度、成本等場景構(gòu)建專項子模型，通過遷移學(xué)習(xí)實現(xiàn)跨場景能力復(fù)用，形成結(jié)構(gòu)化知識體系，建設(shè)企業(yè)專屬向量數(shù)據(jù)庫。
反思型智能體（Reflective Agent）模式：即通過"初步生成-反思批判-迭代優(yōu)化"的循環(huán)實現(xiàn)自我修正與能力提升。
合規(guī)性嵌入：訓(xùn)練階段集成企業(yè)制度與風(fēng)控規(guī)則，確保輸出結(jié)果自動符合行業(yè)及內(nèi)部合規(guī)要求。
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Agent分析助手深度協(xié)同AI查詢助手（快速定位數(shù)據(jù)）與AI業(yè)務(wù)助手（適配業(yè)務(wù)場景），三者構(gòu)建"抽取-匹配-處理"閉環(huán)，全鏈條賦能企業(yè)AI決策。
AI分析報告：讓數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可落地的業(yè)務(wù)洞察，可將復(fù)雜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為精準(zhǔn)結(jié)論。
AI 評估報告：量化維度下的風(fēng)險與價值判斷，幫助企業(yè)快速識別項目風(fēng)險、工程短板，降低決策不確定性。
AI 預(yù)判預(yù)警：從 "事后解決問題" 轉(zhuǎn)向 "事前預(yù)判、事中干預(yù)"的管理升級，AI實時推送提示并關(guān)聯(lián)應(yīng)對建議。
Agent將查詢結(jié)果反饋給用戶，完成一次完整、高效的 AI 查詢交互。
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AI數(shù)據(jù)治理：將項目的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、施工現(xiàn)場的時序數(shù)據(jù)等，轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化信息，并進行數(shù)據(jù)清洗、閉環(huán)修正與數(shù)據(jù)脫敏，從而挖掘價值數(shù)據(jù)。
AI跨系統(tǒng)協(xié)同：用AI聯(lián)動多系統(tǒng)打破數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)流程自動化與業(yè)務(wù)高效協(xié)同。
AI開放生態(tài)：建文AI Agent開放接口，開放第三方接入，形成工程AI應(yīng)用生態(tài)圈;例如用AI打通設(shè)計、施工、監(jiān)理等多方數(shù)據(jù)流，實現(xiàn)"一碼一項目"的全生命周期管理。
反思型智能體（Reflective Agent），用戶提出查詢（Query）→大模型（LLM）生成初步答案（Initial output）→另一個大模型實例（或同一模型以不同方式調(diào)用）對初步答案進行反思、批判、審查（Reflect）→生成反思輸出（Reflected output）→若需改進，迭代回LLM生成或反思→最終輸出（Response）。
免費試用拍合同：AI自動識別，Agent法務(wù)稽核。
拍現(xiàn)場：AI自動識別與推理施工進度。
拍料單：AI識別與解析收貨與入庫。
拍清單：AI生成質(zhì)量、安全風(fēng)險檢查點。
拍簽證：AI識別與解析，AI 自動更新簽證與變更臺賬。
拍發(fā)票：AI精準(zhǔn)識別，財務(wù)智能核銷。
拍照即匯報：手機一拍，瞬間完成信息采集與數(shù)據(jù)上傳，快速完成工作情況上報，實時呈現(xiàn)工作動態(tài)。
免費試用合規(guī)風(fēng)控：自動完成文件合規(guī)性審查與法務(wù)稽核，快速識別條款漏洞、合規(guī)風(fēng)險點，提前規(guī)避法律與經(jīng)營風(fēng)險。
多場景處理：支持文件翻譯、解讀、總結(jié)、分析，將復(fù)雜文本轉(zhuǎn)化為清晰結(jié)論；同步對文件提及的甲乙方開展背景調(diào)查，為合作決策提供數(shù)據(jù)參考。
文檔生成：依托大模型能力，結(jié)合企業(yè)歷史數(shù)據(jù)集，精準(zhǔn)生成標(biāo)書、施組、方案等專業(yè)文件，貼合企業(yè)業(yè)務(wù)規(guī)范與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，縮短文件編制周期。
免費試用AI成本類預(yù)判：基于工程量清單或施工圖預(yù)算，預(yù)測識別不合理清單項，以及未來實際成本可能出現(xiàn)的成本波動。
AI進度類預(yù)判：基于WBS清單，預(yù)測項目各階段的進度趨勢，識別潛在的進度延誤風(fēng)險。
AI施工現(xiàn)場預(yù)判：通過對現(xiàn)場施工進度、資源分配等信息的實時分析，識別和消除施工中的瓶頸。
AI風(fēng)險類預(yù)判：基于成本、進度、施工現(xiàn)場數(shù)據(jù)預(yù)判風(fēng)險控制點隱患檢查點等。
免費試用AI成本分析：基于工程量清單，推理分析項目匹配的成本三算分析。
AI進度分析：基于WBS清單，推理分析合理的進度計劃。
AI材料分析：基于材料清單，推理分析采購計劃與庫存管理策略。
AI分包分析：基于分包預(yù)算清單，智能優(yōu)化分包商的選擇和管理。
此外，還有基于合同文檔的AI合同分析；基于WBS清單的質(zhì)量與安全分析等。
免費試用建文AI算法流程：
原始數(shù)據(jù)收集：這是算法服務(wù)鏈路的起點，多源原始數(shù)據(jù)被輸入、采集到系統(tǒng)中。
數(shù)據(jù)預(yù)處理：對原始數(shù)據(jù)進行格式化、標(biāo)準(zhǔn)化等操作， 以便于后續(xù)處理。
數(shù)據(jù)清洗：移除無效、無關(guān)或錯誤的數(shù)據(jù)，填補缺失值，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。
特征提?。簭臄?shù)據(jù)中提取有用的信息，形成特征。
特征選擇：從提取的特征中選擇最有影響的特征， 以提高模型的準(zhǔn)確性和效率。
模型訓(xùn)練：使用選定的特征訓(xùn)練算法模型，并自動存儲AI算法訓(xùn)練日志（保存周期≥5年）。
模型評估： 評估模型的性能， 如準(zhǔn)確率、召回率等。
模型部署： 如果模型評估結(jié)果有效， 將模型部署到生產(chǎn)環(huán)境中。
模型優(yōu)化： 如果模型評估結(jié)果無效， 對模型進行優(yōu)化。
結(jié)果生成： 使用部署的模型對新數(shù)據(jù)進行預(yù)測或分類，設(shè)置輸出過濾機制（如關(guān)鍵詞攔截），確保結(jié)果符合預(yù)設(shè)規(guī)范。
結(jié)果后處理：對模型輸出的結(jié)果進行格式化或其他必要的處理。
結(jié)果輸出：將最終結(jié)果呈現(xiàn)給用戶。輸出形式包括羅可視化報表、API響應(yīng)、數(shù)據(jù)文件等。
用戶反饋：用戶對結(jié)果的反饋。
反饋評估：評估用戶反饋，判斷是否需要對模型進行進一步優(yōu)化。反饋渠道：交互界面評分、日志行為分析、主動調(diào)研。
結(jié)束：如果用戶反饋滿意且無需進一步優(yōu)化， 則算法服務(wù)鏈路結(jié)束。
建文AI的算法打壓機制通過多層次技術(shù)手段和策略設(shè)計，確保對不良信息的全面管控，具體機制如下：
1. 敏感詞過濾
動態(tài)關(guān)鍵詞庫：建立全面的不良信息關(guān)鍵詞庫，實時掃描用戶輸入內(nèi)容。
實時干預(yù)：檢測到敏感詞后，立即限制相關(guān)內(nèi)容傳播范圍或降低展示優(yōu)先級（如屏蔽、降權(quán)）。
2. 上下文語義分析
深度學(xué)習(xí)解析：利用BERT、GPT等模型及Transformer架構(gòu)，深層次理解文本上下文含義，識別隱晦不良信息（如暗語、隱喻）。
知識圖譜輔助：引入知識圖譜增強復(fù)雜語義關(guān)聯(lián)分析，提升對隱含風(fēng)險的識別能力。
3. 數(shù)據(jù)層面打壓
輸入數(shù)據(jù)管控：通過過濾、屏蔽或降權(quán)特定數(shù)據(jù)，影響算法輸入質(zhì)量，從源頭減少不良內(nèi)容生成。
4. 模型層面打壓
訓(xùn)練過程干預(yù)：在模型訓(xùn)練或推理中，對敏感特征或樣本進行特殊處理（如調(diào)整權(quán)重、剔除數(shù)據(jù)），改變預(yù)測行為。
5. 結(jié)果層面打壓
輸出后處理：對算法生成的結(jié)果進行二次校驗，通過重新排序、過濾或修改內(nèi)容，確保最終輸出合規(guī)。
6. 定期模型更新
動態(tài)優(yōu)化：持續(xù)更新算法模型，適應(yīng)不斷演變的不良信息模式（如新出現(xiàn)的隱晦表達、熱點敏感事件）。
7. 對抗訓(xùn)練
模擬攻擊防御：主動構(gòu)造惡意樣本（如越權(quán)查詢、隱晦泄密內(nèi)容），訓(xùn)練模型增強對新型攻擊的檢測和抗壓能力。
8. 共享數(shù)據(jù)保護
隱私合規(guī)：算法數(shù)據(jù)不與第三方共享，僅限必要合作伙伴（需書面授權(quán)），并嚴(yán)格遵守數(shù)據(jù)保護標(biāo)準(zhǔn)。
9. 倫理準(zhǔn)則嵌入
設(shè)計階段約束：將倫理規(guī)則（如避免歧視、平衡言論自由與信息安全）直接融入算法設(shè)計，確保處理敏感信息時符合社會規(guī)范。
協(xié)同效果
上述機制形成“輸入過濾-模型訓(xùn)練-輸出管控”全鏈路防護，結(jié)合動態(tài)更新與對抗訓(xùn)練，實現(xiàn)不良信息的主動防御、實時識別和精準(zhǔn)打壓。
建文AI Agent的核心推理模型為DeepSeek（采用6710億參數(shù)的非精簡版），負責(zé)復(fù)雜任務(wù)分解與邏輯推理。同時，根據(jù)任務(wù)類型動態(tài)調(diào)用其他模型：
視覺推理：豆包模型
中文語義理解：文心一言
長文本處理：Kimi
語音處理：訊飛星火
建文AI Agent架構(gòu)支持多模型協(xié)同，按需靈活調(diào)用不同專長的大模型。
可以，建文AI Agent架構(gòu)開放，但需技術(shù)適配：
接口適配：私有大模型需支持API接口，支持MCP或類似接口協(xié)議。
模型注冊：需集成到動態(tài)模型路由中，按任務(wù)類型調(diào)用。
資源隔離：配置安全沙箱與資源限額，保障穩(wěn)定運行。
通過技術(shù)隔離+權(quán)限管控+部署靈活性，實現(xiàn)全鏈路保密：
私有化支持：支持私有化部署，數(shù)據(jù)本地化存儲，避免傳輸外泄
沙箱隔離：工具調(diào)用時啟用內(nèi)核級隔離（如gVisor），阻斷惡意代碼訪問系統(tǒng)資源。
API網(wǎng)關(guān)控制：通過安全網(wǎng)關(guān)（SecuritySandbox）嚴(yán)格校驗輸入輸出，過濾敏感信息。
協(xié)議加密：集成MCP等服務(wù)時采用加密傳輸，保障接口調(diào)用安全。
訓(xùn)練方式：
預(yù)訓(xùn)練模型集成：直接調(diào)用DeepSeek、豆包等預(yù)訓(xùn)練模型，無需從頭訓(xùn)練，僅需根據(jù)業(yè)務(wù)需求微調(diào)（如行業(yè)術(shù)語適配）。
私有化微調(diào)：若需定制化，可基于企業(yè)歷史數(shù)據(jù)對模型進行微調(diào)（Fine-tuning），優(yōu)化特定場景表現(xiàn)。
工具鏈配置：通過API網(wǎng)關(guān)、記憶系統(tǒng)等模塊配置，實現(xiàn)工具調(diào)用、數(shù)據(jù)安全隔離等功能。
時間周期：
快速部署：直接集成預(yù)訓(xùn)練模型，1~3天完成配置。
微調(diào)定制：根據(jù)數(shù)據(jù)量和任務(wù)復(fù)雜度，需1~4周（如行業(yè)知識注入、流程適配、企業(yè)制度體系學(xué)習(xí)）。
完全私有化訓(xùn)練：若需深度訓(xùn)練（如、工藝工法學(xué)習(xí)、結(jié)算造價學(xué)習(xí)、投標(biāo)文件學(xué)習(xí)、施工組織學(xué)習(xí)、竣工檔案學(xué)等），需數(shù)月及大量算力，通常建議復(fù)用現(xiàn)有模型。
建議：優(yōu)先選擇預(yù)訓(xùn)練模型+微調(diào)方案，平衡效率與成本。
標(biāo)配功能免費，定制化需求另行協(xié)商。
基礎(chǔ)功能：建文AI Agent作為建文產(chǎn)品的配套模塊，不單獨收費，用戶可免費使用。
潛在收費場景：
私有化部署：若需本地化部署或數(shù)據(jù)隔離，可能涉及定制化服務(wù)費用。
增值功能：如深度行業(yè)模型微調(diào)、高優(yōu)先級技術(shù)支持、私有化大模型或智能體的深度訓(xùn)練等，可能按需收費。