Integración de LLM y despliegue privado

Añada capacidades de LLM a sus sistemas existentes: atención al cliente inteligente, redacción de documentos, moderación de contenidos, transcripción de voz, reconocimiento de imágenes y más; integración por API en la nube o despliegue privado local para que los datos permanezcan en su red, compatible con modelos como GLM, DeepSeek y Qwen.

No hace falta empezar de cero: añadir capacidades de grandes modelos a los sistemas existentes es la vía más rentable hacia la inteligencia. Sunzom ofrece integración por API en la nube y despliegue privado local: la primera arranca rápido con coste por uso; el segundo mantiene los modelos y los datos íntegramente en sus propios servidores, los datos nunca salen de su red.

Qué entregamos

  • Integración de capacidades: atención al cliente inteligente, redacción de documentos y textos, moderación de contenidos, transcripción de voz, reconocimiento de imágenes, búsqueda inteligente y más, integrados en los sistemas existentes;
  • Selección y adaptación de modelos: compatible con modelos como GLM, DeepSeek y Qwen, equilibrando efecto y coste según el escenario;
  • Despliegue privado: instalación en intranet, dimensionamiento de cómputo, cuantización y optimización de modelos, integración profunda con los sistemas de negocio;
  • Seguridad y cumplimiento: filtrado de información sensible, auditoría de registros de operaciones, permisos mínimos.

Casos de uso típicos

  • Sistemas de atención al cliente con reconocimiento de intención y asistencia de respuesta mediante grandes modelos;
  • Sistemas OA / de documentos con redacción, resumen y continuación;
  • Sistemas de archivo / contratos con extracción y comparación de elementos;
  • Sistemas de producción / inspección con reconocimiento de imágenes para control de calidad.

Entregables

Interfaces de integración y documentación, plan de implementación del despliegue (con recomendaciones de cómputo), manual de operación y formación, plan de iteración de actualizaciones. La compatibilidad de su sistema heredado puede evaluarse primero mediante Actualización IA de sistemas heredados.

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