拓扑数据业务介绍

让每一次交付，
成为下一次的起点。

以 FDE 深入业务现场，沉淀行业本体与数据，
让经验在持续使用中积累。

了解合作方式

从具体任务开始

在授权范围内，让结构、规则与数据被再次使用。

任务 · 结构 · 复用

明确要解决的问题，让工程团队进入真实工作流。

先解决一个具体问题，
再留下可以复用的经验。

我们以 FDE 的方式进入业务现场，与团队一起拆解流程、理解规则、识别关键数据。从一个边界清楚的任务开始，把应用做出来、用起来。

查看工作内容与交付物

任务与基线: 明确当前工时、质量问题和验收负责人。
开发与试用: 连接材料、系统与模型，在实际工作中检查结果。

留下：可用应用、业务反馈与验收记录。

通用推进路径，非已完成案例。行业、任务、授权与验收标准按项目确认。

MODELS & INFRASTRUCTURE

MaaS 与推理优化模型服务与运行效率

让模型进入工作流，让应用持续运行。
为行业落地提供基础能力，把更多精力留给业务本身。

MODEL AS A SERVICE

MaaS把模型能力接入业务

模型不只停留在对话框里。我们围绕具体任务，连接模型、业务系统与工作流程，让应用具备可接入、可评测、可维护的运行基础。

模型选型与接入: 根据任务样本、数据边界和使用环境，评估模型效果与成本，明确接口和调用方式。
工作流与系统集成: 衔接业务数据、知识检索与工具调用，明确权限、异常处理和人工确认环节。
部署与持续运行: 按项目需求评估部署方式，建立版本管理、用量记录和运行观测，为后续迭代保留依据。

可约定交付模型接入方案、接口与部署配置、运行及评测记录

多个业务模块通过连接路径接入中央模型服务核心的概念图 — 共享模型能力，连接不同任务模型服务 · 概念示意

INFERENCE OPTIMIZATION

推理优化让效果、速度与成本相互匹配

从真实请求与运行记录出发，定位响应慢、资源占用高或成本不稳定的环节。在业务质量要求下，找到适合当前应用的推理方案。

建立可比较的基线: 结合真实样本，记录结果质量、首字响应、整体耗时、并发负载和单任务成本。
评估优化路径: 按模型与部署条件，评估上下文及缓存策略、请求调度、批处理与资源配置，不预设某一种技术一定有效。
验证后再投入运行: 通过对照评测和负载测试检查取舍，保留版本与回退方案，并在使用中持续观察。

可约定交付性能诊断、优化配置、对照评测与运行建议

分散请求通过分层处理结构汇成有序执行通道的推理优化概念图 — 梳理执行链路，检验每一次优化推理优化 · 概念示意

HOW WE WORK

接入只是起点，
效果需要持续验证。

明确任务与基线样本、质量要求、使用负载
评估方案与取舍模型、部署环境、成本边界
接入并验证业务试用、负载测试、验收记录
运行中持续改进观测、反馈、版本更新

服务边界与海外部署可能

以上为可按项目评估的服务范围，具体技术方案、资源配置与验收标准在启动前确认；优化收益以实际评测为准。涉及海外需求时，另行评估部署地区、网络、数据合规与服务可行性，不预设海外供给已具备或作出产能承诺。

ABOUT TOPODIGIT

技术工作，
放在业务现场做。

拓扑数字科技以 FDE 深入垂直行业，从具体任务推动 AI 应用落地，在交付和持续使用中沉淀行业本体与数据。

当次交付解决眼前的问题；留下的结构、规则与授权数据，为下一次交付积累基础。MaaS 与推理优化支撑模型接入、运行和持续改进，OPC 按项目需要组织专业协作。

我们的工作原则

具体任务 · 清楚边界 · 可验收成果

不预设行业。是否进入一个场景，取决于真实需求、授权数据、业务负责人、预算与验收条件。

START A CONVERSATION

从一个具体问题，
开始合作。

先谈要完成的工作，再确定范围、分工与时间。

有想法，需要验证方案与试点

梳理现有流程、样本与预期结果，选择一项值得验证的任务，明确业务负责人和验收条件。

沟通前可准备：工作说明、样本材料、预期成果。

有范围，需要实施开发与交付

围绕确认的需求，完成数据处理、应用开发与系统对接，让业务人员在实际流程中试用和反馈。

沟通前可准备：需求范围、系统条件、计划时间。

有系统，需要改进运行与优化

从成果质量、响应速度、运行成本与维护问题入手，评估改进方案，保留可对比的评测记录。

沟通前可准备：当前问题、运行记录、目标指标。

可通过现有业务联系人，与我们交流项目需求。

回看业务路径

让每一次交付，成为下一次的起点。

先解决一个具体问题，再留下可以复用的经验。