飞燕AI平台（DeepSeek模型）推荐硬件配置表

DeepSeek各子版本核心区别在于参数规模，基础架构与推理逻辑一致。参数规模大的，虽数据量庞大，但内容覆盖各行各业。
建议： 企业可以根据自身硬件配置与预算，合理选择DeepSeek子模型版本，实现“按需部署、渐进升级”的目标。

2025-07-19

技术门槛与维护成本：降低复杂度，让中小企业轻松使用AI

客户诉求：
AI系统技术门槛较高，中小企业普遍缺乏专业技术团队，担心系统的部署、维护难度大、无法长期稳定使用。
解决方案：
飞燕AI平台采用标准化架构与本地化运维服务，有效降低技术门槛与维护成本，具体包括：
• 轻量化部署： 基于Docker容器化部署，平台与现有系统解耦，快速上线、灵活扩展，不影响现有业务环境； 
• 图形化管理界面： 提供简洁易用的Web操作界面，日常管理与监控不依赖开发人员，非技术人员也能轻松上手；
• 完善的支持体系： 提供中文技术手册、在线帮助文档与远程技术支持服务，必要时还可安排现场部署协助；
• 定期巡检与维护服务： 飞燕团队可提供每季度一次现场运维服务，执行系统巡检、数据更新、功能优化等工作，确保系统长期稳定运行。

2025-07-19

批量数据处理与上传瓶颈：本地自动化导入，轻松应对大数据量

客户诉求：
企业面临文档数量庞大（如成百上千份Word、PDF文件）的上传问题，传统网页上传方式效率低下，操作繁琐、失败率高，且部分文件体积过大，无法通过网页上传。
解决方案：
飞燕AI平台支持大规模数据的自动化本地导入及处理，具体实现方式如下：
• 支持通过 SFTP、NFS、SMB 等多种文件传输协议，直接将数据批量上传至企业内部服务器指定目录；
• 平台后台自动遍历上传目录，识别文件格式，分类进行数据清洗、向量化处理和知识库更新；
• 全流程自动化、无需人工干预，极大降低人力投入与操作风险，确保数据导入高效准确。

2025-07-19

多格式数据清洗：让异构数据转化为统一知识

客户诉求：
企业内部数据格式多样，包括Word、TXT、PDF等文档类数据及数据库内的结构化数据，数据形式异构且难以统一处理和高效利用。
解决方案：
飞燕AI平台内置多格式数据处理模块，针对不同类型的数据进行分类处理与统一建模，具体措施包括：
• 文档类数据（Word、TXT、PDF等）： 自动识别文件格式，调用相应模块进行结构化信息提取与向量化存储；
• 定期更新数据库数据： 提供定制化接口，定时拉取指定数据库表内容进行数据清洗和知识融合；
• 实时更新数据库数据： 提供实时数据监听与同步机制，自动捕捉数据变更情况，动态更新企业知识库，保证数据实时性与准确性。

2025-07-19

数据隐私与安全：全链路本地化，数据零外泄

客户诉求：
单位严格禁止数据传输至公网，要求部署环境完全离线、不可联网。
解决方案：
• 飞燕AI平台从架构设计之初就确保所有模块均支持完全本地化部署；
• 包括模型部署、推理执行、数据清洗、知识构建、向量化和交互问答等各个环节，数据不出内网、不出机房；
• 同时支持通过内网Web界面进行交互操作，既保障了使用的便捷性，也确保了数据的安全性与合规性。

2025-07-19

硬件门槛：如何在无GPU条件下部署AI

客户诉求：
由于政策或预算限制，企业无法采购GPU服务器，只能依赖CPU计算资源。
解决方案：
• 选择轻量且高性价比的开源大模型是关键。DeepSeek作为当前领先的开源模型，提供多个子版本供选择；
• 其中1.5b版本能够在纯CPU环境下流畅运行，无需依赖GPU；
• 飞燕AI平台的架构组件已全面适配CPU环境，确保企业能够在现有硬件条件下顺利部署和运行。

2025-07-19

如何选择AI产品

聚焦业务场景，而非盲目追求大模型，客户诉求：单位或企业希望引入AI技术，以提升业务效率、履行政策任务或推动数字化转型。然而，预算有限、技术储备不足，难以有效选择适合自身需求的AI产品。解决方案：虽然大模型的预训练数据覆盖广泛，但企业真正需要的是一个能够“理解本单位业务”的AI系统，而非一个“通用模型”。因此：

2025-07-19