经验证的组件，专注的单一产品

AIHub 建立在我们团队已设计并实际运行过的系统之上。以下每项基础各自解决了问题的一部分：找到正确的来源、限制模型能输出的内容，以及在本地与云端之间分配处理工作。

技术概述：在示范 ERP 数据库上建立的日常语言查询层，涵盖应收账款、库存、销售与采购。

架构：只读数据库角色、映射到数据表与字段的业务词汇表、执行前经解析并比对数据表结构的模型生成 SQL，以及完整的查询与结果记录。

待验证能力：在 200 题基准测试上的执行准确率与延迟，先以云端模型测试，再以本地硬件上的开源模型测试。

状态：基准测试结果将公布于本页。

技术概述：为一家教育咨询服务部署的内容引擎，为经常变动的政策文档与院校资料建立索引。

架构：PostgreSQL + pgvector 检索、链接到来源段落的草稿，以及发布前的顾问审批。

已验证能力：在非结构化文档上准确检索，每项输出都能追溯到来源。

延续到 AIHub：成为采购规则、SOP 与会计政策的制度与文档层。