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私有数据不能出网：公网大模型难以安全使用
政企单位的制度文件、项目资料和业务数据库等私有数据，往往不能直接上传公网大模型。飞燕AI支持在客户内网或离线环境中完成数据治理、高质量数据集建设、本地知识库与模型应用，降低数据外传风险，让私有数据在安全边界内形成可验证、可交付的AI能力。
넶1 2025-07-19 -
数据数量不少，却缺少可用的高质量数据集
大量原始文档、表格和数据库记录并不等于可用的数据集。只有经过数据清洗、内容切分、问答生成、去重、质量校验、证据核验和标准化导出，才能形成来源可追溯、质量可评估、成果可交付的高质量数据集，为本地知识库、模型评估和LoRA微调提供可靠的数据基础。
넶9 2025-07-19 -
AI回答难以验证：缺少原文证据和来源记录
知识库或模型虽然能够快速生成回答，但如果缺少原文证据、数据来源和质量记录，回答是否准确便难以核验，项目成果也难以审计和验收。飞燕AI通过建立“问题—答案—原文证据—数据来源”的关联关系，并提供质量指标、代表性样本和风险提示，让AI回答有据可查、数据集质量可评估、项目成果可验证。
넶3 2025-07-19 -
通用模型不懂企业业务：知识库和微调效果难落地
通用模型主要基于公开数据训练，对企业内部术语、制度文件和业务流程理解有限。飞燕AI通过企业私有数据治理，建设专属语料库、高质量数据集和本地知识库，并根据实际需求开展LoRA微调与效果评估，让模型逐步适应企业知识、业务表达和应用场景。
넶1 2025-07-19 -
数据分散、格式不统一：企业资料难以直接用于AI
企业内部制度文件、项目资料、运维手册、合同文档、Excel台账和数据库记录分散在不同部门与系统，格式、结构和版本也不统一，难以直接用于知识库或模型训练。飞燕AI通过统一接入、数据清洗、内容切分、去重、标准化和来源标记，将分散资料整理为可检索、可追溯、可持续更新的企业语料库，为高质量数据集和AI应用打好基础。
넶2 2026-07-05
