底层技术栈
腾讯混元大模型 + 腾讯云 AI 中台 + 微搭运行时
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腾讯混元大模型
LLM 基座，支撑语义理解、生成与推理
🔎
腾讯云向量数据库
RAG 知识检索、企业私有语料召回
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腾讯云 OCR / TI
文档结构化、图表识别、语音转写
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微搭运行时引擎
页面/流程/组件可视化执行容器
六大 AI 原子能力
覆盖需求 → 建模 → 搭建 → 编排 → 运行 → 运维全链路
AI 应用生成
自然语言描述业务需求，AI 一键生成页面、数据模型与基础流程。
- 表单/列表/审批骨架自动搭建
- 数据模型字段自动推断与外键关联
- 样式主题 / 企业微信端适配
AI 数据分析
智能洞察业务数据，自动生成报表、看板与异常告警。
- 自然语言问数（Text-to-SQL）
- 图表类型自动推荐与生成
- 多维对比 / 趋势预测
AI 工作流编排
语义解析业务流程描述，自动生成审批节点与分支条件。
- 多级审批、会签、并签自动配置
- 条件分支由 AI 抽取并落到规则引擎
- 与企业微信审批打通
AI 智能问答
基于企业知识库构建智能客服/内部知识助手，支持 RAG 检索增强。
- 对接腾讯云向量数据库做 RAG
- 可嵌入企业微信 / 小程序 / H5
- 答案引用与可溯源
AI 代码辅助
辅助生成 JS 事件脚本、自定义组件与 API 调用模板。
- 自然语言生成 JS 片段与校验逻辑
- 自定义组件脚手架生成
- API 调用模板、错误排查提示
AI 文档解析
上传业务文档，AI 自动抽取字段、生成数据模型与表单。
- 合同/发票/工单等半结构化抽取
- OCR + LLM 联合解析
- 可直接生成微搭表单
效率对比：人工 vs AI 辅助
基于典型企业场景的观测值（仅作参考）
| 典型任务 | 传统人工 | 微搭 AI 辅助 | 提速倍数 |
|---|---|---|---|
| 请假/报销表单 + 审批流搭建 | 4 ~ 6 小时 | 15 ~ 25 分钟 | ≈ 10× |
| 销售周报数据看板 | 1 ~ 2 天 | 30 ~ 60 分钟 | ≈ 8× |
| 合同结构化抽取 100 份 | 2 人日 | 20 分钟 | ≈ 30× |
| 客服 FAQ 知识库问答 | 专员 7×12 小时 | AI 7×24 智能应答 | 覆盖率 +60% |
| 自定义 JS 校验脚本 | 1 ~ 3 小时 | 5 ~ 10 分钟 | ≈ 10× |
*数据来自算数科技在上海、深圳、成都多家中型制造/零售/教育客户试点样本，实际效果随业务复杂度浮动。
AI 能力落地四步法
从场景盘点到上线运营的标准交付路径
01
场景盘点
识别高价值 AI 触点：审批、问数、文档、客服
02
数据与语料准备
清洗业务字段、治理私域知识、接入向量库
03
提示 & 组件编排
Prompt 设计、AI 组件装配、容错与兜底
04
上线与运营
灰度发布、效果监控、模型与知识持续迭代
常见问题 FAQ
微搭 AI 能力底层模型是什么？是否支持替换？
默认对接腾讯混元大模型，支持通过自定义 API 接入私有化/第三方模型；企业版可按需做模型路由与成本控制。
AI 应用生成出来的方案可以二次修改吗？
生成结果为标准微搭应用结构，所有页面、数据模型、流程均可在可视化编辑器中继续调整，不存在"黑盒"锁定。
企业私有数据如何保障不外泄？
支持 VPC 内网调用、脱敏策略、审计日志、模型输入侧过滤；向量库数据默认按企业租户隔离。
预估落地周期和成本？
典型单场景（如智能审批或智能客服）POC 2~4 周、成本取决于用量与知识库规模；算数科技可输出定制化估算与 TCO 对比。