北京数字源码科技有限公司 · 大模型工程与应用构建

从想用大模型，
到能验收的业务能力。

数字源码从真实业务问题出发，把模型、材料、流程、权限、运行和验收放进同一条工程链，帮助企业判断从哪里开始、是否值得做，以及怎样进入业务运行。

先看判断框架讨论一个具体场景

按项目评估建立验证基线明确人机边界以测试和验收结束

01 / 企业为何难

大模型降低了生成成本，
却把判断与验收推到前台。

企业并不缺模型名称，也不缺演示。真正稀缺的是：能否把技术能力放进明确的业务对象、材料、流程和责任边界里，并形成可比较、可复核的结果。

≠接入模型
不等于进入流程

≠完成演示
不等于能够上线

≠给出答案
不等于依据可查

≠系统上线
不等于完成治理

企业需要亲自回答的四个现实问题

从哪里开始？

哪个业务环节真正值得使用大模型，而不是为了使用而使用？

条件是否具备？

现有材料、系统、权限与责任边界能否支撑项目成立？

怎样进入流程？

模型怎样接入原有工作，而不是停留在一次性演示中？

怎样算完成？

效率、质量、风险与运维做到什么程度，才可以被验收？

02 / 判断框架

先别问要不要上 RAG、Agent。

技术名词只有落回业务问题，才可能进入预算、实施和验收。先完成六项判断，再选择模型与组件。

你不是被方案说服，
而是在形成自己的判断。

01任务

谁的哪一步工作需要改变？

02材料

判断依据来自哪里，是否允许进入系统？

03流程

模型输出以后，由谁确认、由谁行动？

04边界

哪些事情不可自动完成，何时必须停下？

05运行

出错、超时或依赖失效以后怎样接管？

06验收

什么变化能够被比较，什么结果才算有效？

常见术语企业真正需要判断的问题

模型网关

什么模型可以被谁、因何调用，怎样管理、观察和替换？

OCR／知识库

材料怎样进入系统，字段、版面、原文和版本怎样保留？

RAG

回答凭什么这样说，依据是否在权限和有效期内？

Agent

何时可以行动，何时必须等待确认，动作失败由谁接管？

运行治理

异常怎样发现、定位、恢复和复核，服务边界如何持续管理？

03 / 工程承接

把判断框架，
落成一条工程能力链。

基础设施、模型服务、OCR、知识库、RAG、Agent 和运行治理，不被包装成若干成熟的独立产品。它们根据项目环境与业务目标组合使用，共同通向可运行、可管理、可验收的结果。

问题与范围

确定对象、目标、边界、不包含事项和责任人。

验证基线

固定 Case、负例、现状成本和可比较的验收口径。

工程组合

按需组合模型、文档、检索、Agent 与运行能力。

流程集成

把权限、人工门禁、系统接口与业务动作接起来。

测试验收

用记录、指标、异常与回退结果完成复核和移交。

数字源码的工程服务
解决模型和应用怎样在约定环境中部署、运行、维护并交付。

项目承诺边界
功能、性能、周期、第三方依赖与持续服务范围，以项目评估、合同约定、测试记录和验收结果为准。

04 / 方法与验收

真正可迁移的，
是解决问题的方法。

客户数据、生产配置和案例未必能够迁移，Know-how 可以在新环境中重新形成。我们把它落实为可以检查的工程产物，而不是只写在能力清单里。

能力路径示意 · 非客户案例

场景与范围账

对象、目标、不包含事项、依赖与责任边界。

Case 与验证基线

固定输入、负例、比较口径、通过条件与失败条件。

来源与版本链

材料来路、原文位置、处理版本、引用与有效状态。

权限与人工门禁

谁可查看、调用、确认、发布，以及何时必须人工接管。

异常与返回路径

超时、错误、降级、回滚、重开和恢复后的复核动作。

测试与移交清单

测试记录、UAT、运维边界、培训与验收证据。

资产边界：既往客户的数据、源码、生产配置和未经授权案例不进入新主体；相关能力在新的环境与项目边界内重新设计、实现和验证。

05 / 墒量业务

从当期交付，
走向持续的决策信源治理。

“墒量”是数字源码面向企业的业务品牌。它把当前可承接的工程问题、持续的商业认知，以及下一代 Agent 的决策信源方向连接在一起。

当期问题

墒量解决方案

围绕具体业务场景，完成评估、设计、工程实施、测试与验收。

持续认知

墒量商讯

整理产业变化、商业信息与 AI 应用，为企业发现和定义问题提供公开接口。

长期方向

决策信源治理

让 Agent 使用的信息有来路、判断有边界，并能被复核、退出与重开。

不只更智能，
更要让决策信源清楚。

企业需要的 Agent，不只是更像人地回答。它还应尽可能说明依据来自哪里、何时有效、经过什么处理、谁有权确认，以及判断出现偏差以后怎样返回。

智能化不应成为少数人的黑箱。它应让参与者共同看见、共同指认，并对结果负责。

01有来路

能返回材料、版本与处理过程

02有边界

说明对象、窗口、权限与适用条件

03能复核

保留人工确认与不同意见的位置

04可重开

条件变化或结果偏差后能够返回修正

07 / 合作动作

从一个可指认、
可验收的业务问题开始。

第一次沟通不需要先准备完整的 AI 规划。一个业务环节、一类材料和一个希望改变的结果，就足以开始判断是否值得做、从哪里试，以及怎样验收。

01项目评估

澄清问题、环境与目标

02受控试点

固定范围与验证基线

03工程实施

组合能力并接入流程

04测试验收

用结果与记录完成核验

05运行复核

观察、修正并决定下一步

带来一个具体问题，
我们先共同把它说清楚。

公开业务联系入口正在完成企业邮箱与安全配置，验证后将在本页公布。若已经与团队建立联系，请继续使用双方确认的渠道。

首次联系请勿发送客户材料、源码、账号密钥、生产配置或个人敏感信息。

谁在使用，当前工作怎样完成

涉及哪些材料、系统和模型

现在最大的阻塞是什么

有哪些部署、安全和时间约束

什么变化可以作为验收依据

从想用大模型，到能验收的业务能力。

大模型降低了生成成本，却把判断与验收推到前台。