天辰 AI 研究院 ·《2026 企业智能体落地白皮书》已发布

TECHNOLOGY STACK / 5 LAYERS

五层架构,
把不确定性关进工程边界

大模型天然带有不确定性。天辰平台的工程目标不是消灭它,而是把它限制在可测量的范围内:每一层都有明确的输入输出契约,每一次决策都能被评测与回放。

模型数量 多模型路由,可替换
检索方式 向量 + 关键词混合召回
部署形态 云 / 专属云 / 本地
评测基线 业务集 + 红队集
L05

安全与治理层

内容过滤、权限隔离、审计日志与成本看板

  • 双向过滤
  • RBAC
  • 审计留痕
  • 成本计量
L04

应用与编排层

智能体工作流、工具调用、人工节点与灰度发布

  • AgentOS
  • 函数调用
  • 状态机
  • 灰度
L03

知识与数据层

文档解析、语义切片、混合检索与指标语义层

  • RAG
  • 向量库
  • 权限继承
  • 问数
L02

模型服务层

多模型路由、微调权重、量化推理与降级策略

  • 模型路由
  • LoRA
  • INT8 量化
  • 限流降级
L01

算力与基础设施层

异构算力调度、容器化部署与可观测采集

  • GPU 调度
  • 容器
  • 监控
  • 信创适配

上图自上而下为治理视角的分层;实际请求链路自下而上。每一层均可独立替换,不绑定单一供应商。

四个关键技术选择

以及我们为什么这样选

01 / ROUTING

多模型路由,而不是押注一个模型

不同任务的成本敏感度差异极大。我们把任务分为抽取、改写、推理、生成四类,按难度路由到不同规模的模型,整体推理成本可下降三成以上,同时在主模型故障时自动切换备用模型。

02 / RETRIEVAL

混合召回,而不是只做向量检索

纯向量检索在型号、编号、条款号这类精确匹配上表现糟糕。天辰平台默认启用向量与关键词双路召回,再用轻量重排模型融合,Top-5 命中率在内部基准上提升约 14 个百分点。

03 / EVALUATION

先写评测集,再写提示词

没有评测集的优化等于盲改。项目启动第一周就要收集真实问题、标注期望答案,形成至少 200 条的回归集,之后每次改动都必须跑通才能发布。

04 / FALLBACK

允许说「我不知道」

在金融、医疗等场景里,错误回答的代价远高于拒答。我们在提示词、检索阈值与输出校验三处设置拒答条件,宁可转人工,也不输出没有依据的结论。

评测体系:把「好用」拆成可计算的指标

每个上线项目都必须通过基线

维度 指标 采集方式 典型基线
准确性 答案正确率 / 引用准确率 人工标注集 + 自动比对 ≥ 90%
可靠性 格式合规率 / 拒答恰当率 规则校验 + 抽样复核 ≥ 95%
性能 首字时延 / P95 完成时延 链路埋点 ≤ 1.2s / ≤ 6s
成本 单次会话推理成本 Token 计量与账单核对 按场景预算
安全性 越权访问拦截率 / 敏感内容拦截率 红队测试集 100%

基线为天辰平台内部交付标准,具体项目可与客户共同调整;达不到基线的版本不进入灰度。

安全、合规与数据边界

法务与信息安全团队可直接引用

DATA 数据最小化

仅采集场景必需字段,训练数据与业务数据分离存储,默认不将客户数据用于模型训练。

ISOLATION 租户隔离

逻辑隔离至独立向量库与对象存储;私有化场景下数据不出客户机房。

CONTENT 内容安全

输入输出双向过滤,涉政、涉黄、涉暴与侵权风险按策略拦截并留痕。

AUDIT 可追溯

调用链、提示词版本与模型版本全量记录,支持按会话回放。

LIFECYCLE 可退出

合作终止后按约定周期删除数据,并提供数据导出与销毁证明。

BOUNDARY 业务边界

天辰平台仅提供企业级技术服务,不涉及任何博彩、投注或资金交易业务。

天辰娱乐参照 ISO/IEC 27001 信息安全管理体系与等级保护相关要求建立内部制度,具体认证状态以双方尽调材料为准,不在官网作出认证承诺。

研发与交付节奏

双周迭代,月度复盘

W1

场景对齐与评测集定义

确认业务目标、数据可用性与验收口径,冻结第一版评测集。

W2–W3

数据治理与原型搭建

完成文档解析、知识入库与基础流程编排,跑通端到端演示。

W4–W5

调优、红队测试与灰度

针对失败样本迭代,完成安全测试后按比例放量。

W6+

上线运营与知识回灌

监控指标、复盘失败案例,把新经验沉淀回知识库与提示词资产。

TECH DUE DILIGENCE

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我们可以提供架构说明、评测方法与安全白皮书,配合贵司架构评审与安全尽调流程。