AI 底座
行业底座 长出行业智能
所有行业方案共同的技术地基——把通用大模型放进行业知识与业务流程里，长成懂行业、能干活、可交付的垂直智能底座。
承接主体 · 众星汇智自营
底座定位
一套底座，长出行业与城市两类应用
行业应用与城市应用共用同一套技术骨架，换个知识域即可复用，不必每个项目从零造轮子。
行业底座是众星汇智所有方案的共同技术地基。我们不为单个项目临时拼装模型与工具，而是先把行业知识、业务接口与智能体编排沉淀为一套可复用的底座，再让行业方案与城市方案在底座之上生长。
一套底座，长出行业与城市两类应用：面向行业，底座交付懂业务问答、能辅助决策的垂直智能；面向城市，同一骨架换上政务与城市治理知识域，即成为城市底座（见城市底座）。底座之下，由算力服务保障本地算力与私有化部署。
行业垂直大模型在通用基座上注入行业语料与业务规则，形成懂行业语言的模型能力
行业知识库（RAG）行业文档、案例与维保知识的结构化沉淀，检索增强让回答有据可依
业务 API 层对接存量业务系统，把模型能力封装成业务可调用的标准接口
智能体工作流多智能体编排与任务流转，让 AI 从「会回答」走到「会办事」
技术架构
七层技术架构
从交互入口到数据资产的完整分层，行业方案与城市方案都跑在同一套骨架上。
UI 层门户、工作台与多端交互入口｜Web / APP / 小程序 / WhatsApp / 工作台
网关层统一接入、鉴权、限流与用量计量｜SSO / RBAC / API Gateway / 审计
Agent 层智能体编排、任务规划与工具调用｜Dify / n8n / 自研流程 / Tool Router
模型服务层行业垂直大模型的推理调度和服务化｜Qwen / DeepSeek / 多模态模型 / vLLM
RAG 层行业知识库、检索增强与知识治理｜Elasticsearch + Milvus + Reranker
业务 API 层业务系统对接与能力开放｜ERP / CRM / 政务系统 / 地图 / 电商平台
数据层行业数据、业务数据与知识资产｜政策、政企、订单、文旅、招商、公共数据
底座之上已经长出的方案：行业解决方案 · 城市方案 · 落地案例
工作流与 API 网关 · 分层说明
| 分层 | 选型与说明 |
|---|---|
| 快速构建 | Dify / n8n / RAGFlow，适合 Demo、MVP 和低代码工作流 |
| 生产系统 | Java / Python 微服务，API 网关、消息队列、事务和权限 |
| 统一管控 | 鉴权、限流、审计、Tool 权限、人工确认 |
落地案例
从行业底座长出的标杆案例
行业底座四模块在汽车后市场的完整落地。
汽车后市场 · F6 汽车科技
汽修垂直大模型
依托行业底座四模块完整建成：汽修知识库（RAG）沉淀疑难案例与维保知识，垂直大模型 + 智能体工作流面向技师提供故障诊断与 AI 问答，业务 API 层接入维修业务流程。12 个月建成，成为服务全国汽修门店的行业级智能底座。
疑难问题解决率 95%+ ｜ AI 问答 3 分钟响应 ｜ 建设周期 12 个月
资料获取
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