A / 业务优先
从流程里找场景，而不是从模型里找用途
先看订单、客服、内容、研发这些流程卡在哪一步，再判断该用检索、编排还是生成。鼎上娱乐的顾问会先给出「不建议做」的结论，再谈方案。
DINGSHANG AI · 企业级 AI 平台
把人工智能
做成企业每天在用的基础设施
鼎上娱乐以人工智能为主营业务。鼎上平台把模型接入、智能体编排、企业知识库与多模态内容生产收敛到一套可治理的底座，让业务团队在自己熟悉的流程里调用 AI，而不是再建一套系统。
2017年起专注 AI 工程
260+企业客户与团队
40+模型与工具接入
agent.plan 需求拆解 ok
retriever.query 命中 32 段 ok
model.route dispatch ok
guardrail.check 内容安全 pass
tool.call 订单查询 ok
content.compose 多模态输出 ok
推理延迟 P951.2s
知识命中率92.4%
今日拦截1,284
编排成功率99.2%
私有化集群 CN-HZ-02
status healthy
01
平台定位 / Position
一家把 AI 当主营业务的工程公司
不做概念演示，只交付能被业务度量的能力。
B / 可治理
权限、审计与内容安全是默认配置
鼎上平台的每个智能体都带调用链记录、数据权限与输出审核策略。上线前先定边界，避免把不可解释的输出直接暴露给客户。
C / 可迁移
模型中立，部署方式跟着数据走
同一套编排可以在公有云、专有云与自有机房之间迁移，模型可替换为开源权重、自训模型或商用接口，不把业务锁在单一供应商上。
02
能力矩阵 / Capability
鼎上平台的六层能力
从接入到运维，一层解决一类问题。
- 模型网关
- 统一多家商用模型与自建模型的鉴权、限流、计费、灰度与降级；一次接入，按业务切换，避免每个团队各写一套调用代码。
- 智能体编排
- 把提示词、工具调用、知识检索、条件分支与人工审核串成版本化流程，支持调试回放与逐节点耗时分析。
- 企业知识库
- 文档解析、分块、向量化与权限继承一体完成；检索结果带原文出处，回答可回溯到具体段落。
- 多模态内容
- 图文、短视频脚本、配音与字幕的批量生产线，模板与品牌规范可配置，产出物进入统一审核队列。
- 评测与观测
- 内置场景评测集、回归对比与线上质量看板，指标包含准确率、引用覆盖率、拒答率与人工接管率。
- 交付与运维
- 提供部署清单、应急预案、容量评估与值守交接；私有化环境可离线升级，升级包带完整变更说明。
03
交付路径 / Delivery
四步把一个场景跑通
每步都有可验收的产物，不做无期限的探索。
-
场景盘点
用两周时间梳理流程、角色与数据现状，输出场景清单与优先级，明确哪些环节适合 AI、哪些应该继续用规则。
-
知识与权限治理
整理语料、切分权限、定义引用规范；同步建立评测集，把「回答得好不好」变成可以打分的指标。
-
智能体上线
在鼎上平台完成编排、工具接入与灰度发布，先对内小流量运行，观察拒答率与人工接管率，再逐步放量。
-
度量与迭代
按周复盘质量与成本，替换模型、调整检索策略或补充知识；沉淀为可复用的编排模板，向其他团队复制。
04
运行指标 / Metrics
平台能力，用数字说清楚
以下为平台在标准部署下的能力指标，实际以合同约定与部署环境为准。
99.9%生产环境月度可用性目标
1,200ms知识问答链路 P95 延迟参考值
40+可接入的模型与工具类型
7×24重点客户值守与告警响应
把成本也纳入治理
鼎上平台按团队、场景与模型维度统计调用量与成本，支持预算告警与自动降级。高并发时段可以切到小模型或缓存结果，不必靠加机器解决。
拒绝不可解释的自动化
涉及合同、价格、医疗与法律边界的输出，默认进入人工复核队列。平台保留完整输入输出与引用来源，便于事后追溯与责任界定。
05
行业场景 / Scenarios
已经在这些流程里工作
不追求全行业覆盖，先做能算清投入产出的场景。
06
行业洞察 / Insights
把踩过的坑写下来
企业知识库做不对，智能体就只是一个更贵的搜索框
分块策略、权限继承与引用规范决定了回答质量。这篇记录我们在十二个知识库项目里反复验证的三条底线。
阅读 9 分钟
智能体上线前，先把这六个指标钉在墙上
准确率之外，拒答率、引用覆盖率、人工接管率与单次成本更能说明一个智能体是否适合放量。
阅读 8 分钟
生成式内容上线前的合规清单：从语料到留痕
语料来源、生成标识、审核责任人与日志留存，四件事在项目立项时就要定，而不是等法务来问。
阅读 7 分钟
07
常见问题 / FAQ
决策前先问清楚
Q1鼎上娱乐是一家什么公司？
鼎上娱乐是一家以人工智能为主营业务的技术公司，自 2017 年起为企业提供 AI 工程服务。核心产品鼎上平台把模型接入、智能体编排、企业知识库、多模态内容生产与内容安全治理整合在同一套底座上，按项目或订阅方式交付，支持公有云与私有化环境。
Q2鼎上平台和直接调用大模型 API 有什么区别？
直接调用 API 只解决单次推理。鼎上平台在其上补了三层工程能力：模型网关统一多家模型的鉴权、限流、计费与灰度；编排层把提示词、工具、知识库与人工审核串成可版本化的流程；治理层提供权限、审计、评测集与内容安全策略。业务团队因此不必各自重复搭建。
Q3鼎上平台支持私有化部署吗？
支持。鼎上平台可以在客户自有机房、专有云或混合云中部署，模型侧可选用开源权重模型、客户自训模型或经合规通道接入的商用模型。交付内容包含部署清单、网络与权限方案、上线验收标准与运维手册，实施周期按场景规模评估。
Q4企业数据会被用于训练模型吗？
不会默认用于训练。鼎上平台在合同层面区分数据处理者与受托处理边界，客户数据仅用于约定的推理与检索；训练用途必须单独书面授权。平台提供数据分级、脱敏、访问审计与留存周期配置，私有化部署下数据不出客户网络。
Q5从立项到上线一般需要多久？
单一场景的试点通常在 4 至 8 周内完成，包含场景盘点、知识治理、智能体配置、灰度发布与效果评估。跨部门推广取决于数据准备与流程改造进度，鼎上娱乐会以里程碑方式拆分交付，每个阶段都有可验证的验收指标。
Q6如何联系鼎上娱乐？
可以通过联系页提交业务场景，或直接发送邮件至 bd@syxir.cn。工作时间内一般在两个工作日内回复，并安排 30 分钟的架构沟通，先确认问题边界，再给出是否适合用 AI 解决的判断。