超35000+企业的信赖，遍布全球36个国家和地区
超35000+企业的信赖，遍布全球36个国家和地区
基于企业私有语料与历史数据，进行持续预训练与微调，训练可执行特定任务的AI智能体。
隐性知识显性化并挖掘关联关系，形成可查询、可推理的知识网络与知识复用推广，减少重复劳动。
通过智能生成类任务（文件生成与量化解读等）和合规性审查类任务（法务稽核、校对），实现业务效率提升。
内置API与MCP接口，可对接第三方的ERP、BIM、OA、财务系统等，自动清洗、关联数据，实现多源数据整合。
政企业专属训练：基于企业私有语料与历史数据（如：制度体系、投标资料、竣工资料、预算造价资料、企业内部定额资料等），进行持续预训练与微调，沉淀术语词典、同义词库、审查清单、各类价格模板库等；训练可执行特定任务的AI智能体。
动态学习能力：智能体持续吸收新数据（如政策更新、新材料参数、其他ERP、OA、财务系统数据），自动优化决策逻辑，适应不同项目需求。
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隐性知识显性化：将散落在文档、日志、会议记录、周月报中的工程经验提取为结构化知识节点。
关联关系挖掘：自动建立知识间的关联，形成可查询、可推理的知识网络。
知识复用推广：新项目启动时，智能推荐历史相似项目的成功经验，减少重复劳动。
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智能生成类任务：依据工程量清单/进度WBS自动生成质量安全风险点、质量目标、安全目标、成本风险点与检查点清单；支持文件翻译、量化解读、总结、量化分析，将复杂文本转化为清晰结论。
合规性审查类： 对手续、合同、制度、对外函件进行要件完整性、流程适配性、权限匹配性审查，标注风险等级与整改建议，前置防控合规与经营风险；
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多源数据整合：内置API接口，支持MCP协议；MCP 负责 “灵活决策”，API 负责 “高效执行”；自动清洗、关联数据，并自我学习与训练，API+MCP，不再让AI“与世隔绝”。
数据质量监控：识别异常值、重复数据、缺失数据，并生成修正报告。
免费试用核心区别在于：一个是“懂行的专家”，一个是“博学的通才”。
通用大模型： 像一个知识渊博的大学生，懂得很多通用知识，但不懂你们企业的“行话”、内部流程和特定的管理风格。
建文训练后的AI： 像一个在你们企业工作多年的老员工。
懂术语： 它学习了你们的制度体系、历史标书、竣工资料，建立了专属的术语词典和同义词库（例如知道公司内部说的“那个活”具体指哪个分部分项工程）。
懂逻辑： 它沉淀了你们的审查清单和价格模板库，能按照你们企业的标准逻辑去思考和执行任务，而不是给出一个通用的、需要二次加工的答案。
完全可以。 这正是建文AI进行“专属训练”的强项。
制度融合： AI不仅仅是对照国家法律，它会将你公司的合同管理制度、审批权限表、标准合同范本作为核心审查依据。
智能比对： 在进行法务稽核时，AI会自动将合同条款与公司制度进行比对。例如，如果合同金额超过了某一级别的审批权限，或者付款比例偏离了公司标准范本，AI会自动识别并标注为风险点。
合规性审查覆盖了从手续到文本的多个维度，主要包含以下具体应用：
要件完整性审查： 检查文件是否缺页、缺章、缺附件（如检查报建手续是否齐全）。
流程适配性审查： 检查审批流程是否符合规定（如该走“重大合同流程”还是“一般合同流程”）。
权限匹配性审查： 检查签署人是否有权签署该金额或该类型的合同。
条款合规性审查： 自动识别合同或函件中的霸王条款、模糊条款，并标注风险等级（高、中、低）。
能，建议在训练后。基于知识图谱和智能生成能力，AI可以成为编制工作的得力助手。
质量安全文件： 输入工程量清单或WBS（工作分解结构），AI可以自动生成对应的质量安全风险点清单、检查点计划、应急预案要点等。它能自动识别高风险工序并生成防控措施。
标书编制：
素材调用： AI可以自动从历史标书库、企业资质库中提取合适的资质文件、业绩证明、人员证书等。
方案生成： 结合项目特征，AI能辅助生成施工组织设计、技术方案大纲，甚至自动完成部分通用章节的撰写，大幅缩短标书制作周期。
除了上述的标书和质量安全文件，AI还能辅助完成以下“智能编制”类任务：
智能翻译与解读： 对外文合同或技术规范进行翻译，并同步生成关键条款的量化解读和摘要。
会议纪要与报告生成： 将冗长的会议录音或记录，自动整理成结构化的会议纪要，并提炼出待办事项。
公文与函件起草： 根据业务场景（如催款函、联系单），自动生成规范的文本初稿。
数据清洗与整理： 自动将杂乱的数据整理成标准的报表格式。
可以。 建文AI业务助手具备良好的开放性和集成能力。
接口支持： 系统内置了API接口和MCP协议接口。
跨系统调用： 这意味着ERP、BIM、OA、财务系统等其他平台，都可以通过接口调用建文AI的能力。
举例： 当你在OA系统中发起一个审批流程时，OA系统可以调用建文AI的接口，让AI在后台自动完成合规性审查，并将审查结果（如风险点标注）回传给OA系统展示给你看。
不一定。AI的训练并不绝对要求部署私有化大模型，但在企业级应用中，是否选择私有化部署取决于你的数据敏感性、定制化需求以及合规要求。
基础功能：建文AI Agent作为建文产品的配套模块，不单独收费，用户可免费使用。
为了帮你理清这两者的区别，我们可以把“AI训练”和“模型部署”看作两个可以组合的选项。我为你详细拆解一下：
不需要私有化大模型的情况（使用公有云API）
如果你的需求属于通用型，或者处于初期探索阶段，可以直接使用公有云的大模型API（如GPT、文心一言、千问等）。
适用场景：
通用能力辅助： 比如只需要AI帮忙润色邮件、写通用的文案、做简单的翻译，公有模型已经非常强大。
数据不敏感： 处理的内容不涉及公司核心机密、客户隐私或财务数据。
成本敏感（初期）： 不想投入高昂的硬件采购成本，按调用次数付费，试错成本低。
局限性：
数据安全风险： 你的数据需要上传到第三方服务器，可能存在泄露风险。
“幻觉”与不稳定性： 通用模型可能不懂你们行业的“行话”，回答可能不够精准，甚至一本正经地胡说八道。
合规红线： 对于金融、政务、大型国企，数据出境或上传至公有云可能违反《数据安全法》或内部审计要求。
需要私有化大模型的情况（本地/专有云部署）
如果你想让AI真正成为企业的核心生产力工具（如建文AI助手的日常业务处理功能：处理合同、成本、合规审查），私有化部署通常是必要的。
为什么必须私有化？
数据安全与合规（核心原因）： 建文AI需要学习企业的制度体系、历史标书、成本数据、合同文本。这些属于核心商业机密。私有化部署能确保数据“不出域”，完全掌握在自己手中，满足等保和合规审计要求。
深度定制与微调： 通用大模型不懂“鲁班奖申报流程”或你公司的特定“预算定额”。私有化部署允许你基于企业私有语料对模型进行持续预训练（Continual Pre-training）和微调（Fine-tuning），让AI变成懂你公司业务的“专家”。
业务连续性与低延迟： 依赖公有云API可能会遇到网络延迟或服务中断。私有化部署在本地服务器，响应速度更快（尤其适合高频的报表查询），且不受外部网络波动影响。
知识资产沉淀： 只有私有化模型，才能将企业散落的知识（如老师傅的经验、历史项目的教训）固化下来，形成企业独有的知识图谱和数字资产。