01 · LLM Copilots
领域调优的
助手
面向工厂操作人员、法务团队、分析师和现场工程师的领域调优助手。检索增强、引用证据，并带有可审计的响应追踪。
我们设计并部署能够投入生产的 AI。LLM 驱动的副驾、预测模型和 ML 流水线——由一支资深团队选型、构建、评估、部署并监测，并在运行第一年内对系统负责到底。
面向工厂操作人员、法务团队、分析师和现场工程师的领域调优助手。检索增强、引用证据，并带有可审计的响应追踪。
基于运营数据训练的故障预测、异常检测和预测模型——振动特征、遥测数据、交易流、理赔历史。
训练、评估、部署和监测基础设施。可复现的运行、注册的模型以及回滚。这些枯燥的支撑骨架让 AI 在生产环境中存活多年。
为 Anthropic Claude、OpenAI、Cohere 和 Azure AI Foundry 进行生产级接入——包含提示缓存、工具使用、结构化输出和回退策略。
当基础模型并非正确答案时：经典 ML、梯度提升、深度学习、时间序列，以及在有必要时的强化学习试点。
离线与在线评测、黄金集、人工审查闭环、红队演练和策略合规——内建于部署流水线之中，而非事后补救。
如果我们写不出终止标准，就无法论证这次构建的合理性。
Droz 的每个 AI 合作项目都始于为期一至两周的问题界定工作。目标是识别出 AI 将要改变的决策——一项维护计划、一次分诊路由、一次理赔裁定、一次采购评分——以及今天做错这一决策的代价。
由此，我们反向推导出数据、模型选型、集成和上线。大多数合作项目在这一阶段会避免一两次错误的开端：那个"听起来像 LLM"的工作负载其实是一个结构化规则引擎；那个"需要深度学习"的预测任务其实只需在更好的特征上做梯度提升。
探索的产出是一份书面简报：决策、基线、候选方案、数据、大致量级估算以及终止标准。可签署；可审阅；可审计。
基础模型编排工作流；定制模型处理确定性的子任务。我们同时设计两个部分以及二者之间的契约。
在 Databricks、SageMaker 或 Azure ML 中的可复现流水线。版本化的数据集、注册的特征、可追踪的实验。每个模型都有谱系。
在黄金集上的离线评测 + 留出测试；安全 / 红队评测；核心指标的统计置信区间。未通过的模型不会被晋级。
金丝雀发布。影子运行。在线模型采用蓝绿部署。预测模型采用批量刷新。每次部署均可一键回退。
对输入、输出和下游决策进行漂移检测。质量仪表盘。低置信度预测的人工审查队列。会唤醒值班人员的告警。
只有当 AI 系统嵌入操作人员的工作流之中时，它才真正有用。我们将模型部署在版本化的 API 之后，配备结构化日志、基于角色的访问控制，以及操作人员可审计的证据面板。
在 LLM 一侧，我们交付工具使用契约、输出模式（后端用 Pydantic；前端用 Zod）、提示缓存以及优雅的回退。在 ML 一侧，我们将批量预测交付到您的数据仓库、将在线推理部署在 API 网关之后，并提供模型可信赖的特征存储。
我们还构建面向人的界面——仪表盘、告警、覆盖控制、审查队列。重点是决策支持，而非取代决策。
Anthropic（Claude）、OpenAI、Cohere、Azure AI Foundry、AWS Bedrock。
Databricks、Azure ML、SageMaker、Vertex AI。
PyTorch、scikit-learn、XGBoost、LightGBM、transformers、sentence-transformers、LangGraph（在编排有需要时）。
Snowflake、PostgreSQL + pgvector、Pinecone、Weaviate、Parquet、Apache Spark、Airflow、Kubeflow。
交叉引用 — 完整合作伙伴简介 · 完整技术清单 · 云底层。
下方列出六个代表性领域。完整的 17 个行业清单见行业概览。