01
人手不够
咨询回复、数据录入等本可自动化的工作，占用了大量人员时间。
AI Agent / LLM / Automation
AI与系统开发 Movie
MP4 SLOT
/video/ai/zh-towa-ai-cm-001.mp4
YOUR CHALLENGES
贵公司是否也有这些烦恼？
在谈系统和 AI 之前，我们先从每天真正困扰员工、拖慢业务的事情开始。
02
每天重复同样的工作
Excel录入、复制粘贴、汇总、邮件制作等相同手工作业每天都在重复。
Generative AI / Workflow / API
03
信息到处分散
信息分散在 Excel、邮件、纸张和共享文件夹中，光是查找就耗费大量时间。
RAG / Embeddings / Vector DB
04
业务过度依赖个人
很多工作只有特定员工知道怎么做，交接和培训都很困难。
Knowledge AI / RAG / LLM
05
现有系统不好用
旧系统与多个工具并行使用，导致重复录入和额外确认工作不断增加。
API / Database / AWS / Azure
06
想用 AI，但不知道从哪里开始
对生成式 AI 感兴趣，但不知道应用在哪些业务上才真正有价值。
PoC / AWS Bedrock / Azure OpenAI / OpenAI API
FROM PAIN TO IMPROVEMENT
这些问题，可以这样改变。
把 AI 与系统技术真正应用到业务中，减少无效劳动、让信息更好用，让员工把时间放回真正需要人的工作上。
01
客户咨询处理
改善前
负责人每天重复回答大量相似问题。
改善后
常见问题由系统先处理，只把真正需要人工判断的事项转给负责人。
减少应答时间，把精力放回核心业务。
AI Agent / RAG / LLM / Tool Use
02
企业内部信息查找
改善前
手册和资料分散在多个地方，员工仅查找信息就要花很久。
改善后
把资料集中并整理成可搜索的信息库，员工提问即可快速找到答案。
减少“找资料”的时间，加快判断。
RAG / Embeddings / Vector DB / LLM
03
录入与统计
改善前
一边看邮件或 Excel，一边手工把内容录入另一个系统。
改善后
自动读取内容、整理所需字段，并连接到登记和统计流程。
同时减少作业时间和录入错误。
Generative AI / OCR / API / Workflow
04
客户与项目管理
改善前
客户信息和沟通记录分散在 Excel、邮件和个人电脑中。
改善后
统一管理必要信息，让团队成员都能快速掌握当前状况。
降低个人依赖，减少遗漏。
AI Assist / CRM / API / Database
HOW WE HELP
东和AI可以为您做什么
从业务问题出发，按需组合 AI Agent、RAG、LLM、生成式 AI、Vector DB、API、AWS / Azure 等技术，并开发到真正可用于业务的程度。
01
减轻咨询回复负担
整理内部和外部常见问题，把初步应答做成机制，只把必要内容转给负责人。
AI Agent / RAG / LLM / Tool Use
02
让需要的信息马上找得到
整合手册、制度、产品资料和 FAQ，让员工通过自然提问快速找到所需信息。
RAG / Embeddings / Vector DB / LLM
03
减少重复业务
梳理录入、转记、分类、统计和文档制作等日常固定作业，把可以自动化的部分交给系统。
Generative AI / OCR / Workflow / API
04
开发真正适合业务的管理系统
根据企业自身业务，开发客户、项目、预约、咨询、商品、会员等管理系统。
Web System / Database / AWS / Azure
05
保留现有系统并进行改善
不是把现有系统全部推倒重来，而是在保留现有系统和 SaaS 的基础上，只连接和改造真正需要的部分。
REST API / Webhook / OAuth / SaaS
06
梳理 AI 导入的第一步
从“不知道 AI 能做什么”的阶段开始梳理业务，选择有价值的主题，先小范围验证，再进入正式开发。
PoC / Prototype / AWS Bedrock / Azure OpenAI / OpenAI API
BUSINESS FIRST
把 AI 技术变成 业务现场真正可用的系统。
东和AI将 AI Agent、RAG、LLM、生成式 AI 与 Web、API、数据库以及 AWS / Azure 云平台结合，落地为真正能够在业务中运行的系统。
LLM、Vector DB、Embeddings、Function Calling / Tool Use、MCP、OCR、多模态、AWS Bedrock、Amazon SageMaker、Azure OpenAI、OpenAI API 等技术，也会根据实际用途进行选择。
01
从问题出发
先梳理业务问题，再从技术上判断哪些范围适合 AI、哪些更适合系统化。
AI Architecture / LLM / Agent Design
02
只改真正需要的地方
保留能继续使用的系统，通过 API 与云端连接，从效果最大的部分开始改善。
API Integration / AWS / Azure / SaaS
03
做到真正能在业务中使用
不止做 Demo，而是把 AI Agent、RAG 连同界面、数据、权限和运营方式一起落地。
AI Agent / RAG / Monitoring / Security
HOW WE WORK
先把问题理清，再小范围验证，然后开发。
我们不会一开始就默认做大项目，而是先统一目标和优先级，从真正需要的范围开始。
01
了解问题
梳理当前业务、具体烦恼以及最耗时间的工作。
AI Use Case / Requirements
02
确定优先级
结合效果、可行性、成本，以及安全性和 LLM 使用成本来确定优先级。
Feasibility / Security / LLM Cost
03
先小范围验证
必要时通过 PoC 或原型，尽早验证 LLM 精度、RAG 检索质量、使用方式和实际效果。
PoC / Prototype / LLM Evaluation / RAG
04
设计与开发
根据实际业务流程，设计并开发 AI Agent、RAG、API、界面、数据、权限和云架构。
AI Agent / RAG / API / AWS / Azure
05
上线后持续改善
根据上线后的实际使用情况，持续优化 Prompt、RAG、模型选择、功能和运营方式。
Monitoring / Prompt Tuning / RAG Tuning
WHY TOWA AI
用可靠的 AI 与系统技术，推动业务真正发生变化。
以业务为起点
以业务问题为起点，设计 AI Agent、LLM、RAG 等技术应当应用在哪里。
AI Consulting / Architecture / LLM
AI 与系统一体化开发
不只做 AI Agent 和 LLM，还把 Web、数据库、API、管理界面一体化开发成可用于业务的完整方案。
AI Agent / LLM / RAG / Web / DB / API
尽量利用现有资产
利用现有系统与 SaaS，并通过 AWS / Azure 上的 AI 与 API 连接进行改善。
AWS Bedrock / SageMaker / Azure OpenAI / API
上线后继续优化
上线后也会持续关注 LLM 精度、RAG 检索质量、日志和成本并进行优化。
Evaluation / Observability / MLOps / Cost
FAQ
常见问题
Q01 还没决定要做什么，也可以咨询吗？
A
可以。很多项目在最初都没有完整规格。只要您有“想减少这项工作”“想改变现在的管理方式”这样的需求，我们就可以从问题和优先级梳理开始。
Q02 不知道该不该用 AI，也可以吗？
A
完全没问题。我们会区分哪些部分适合 AI，哪些部分用普通系统化更合适，不会以“必须使用 AI”为前提提案。
Q03 可以在保留现有系统的情况下改善吗？
A
可以。可以通过 API、数据连接或局部改造等方式，在保留现有系统的基础上改善。我们不会默认认为所有系统都必须重做。
Q04 可以先小范围试用，再进入正式开发吗？
A
可以。我们可以先通过 PoC 或原型验证使用方式和效果，在价值明确后再进入正式开发。
Q05 开发完成后，也可以继续委托维护和优化吗？
A
可以。上线后可根据使用情况继续进行功能优化、AI回答调整以及新增系统连接等。
Q06 如果要使用公司内部数据，安全问题可以一起讨论吗？
A
可以。我们会确认使用的数据、访问权限、向外部 AI 发送数据的范围以及日志管理等，并根据用途设计合适的结构。
START WITH THE PROBLEM
从“这个问题能不能用系统解决？” 开始咨询就可以。
问题还没有完全整理清楚也没关系。无论是 AI 开发、AI Agent、RAG、LLM，还是 AWS 上的 AI 开发，我们都可以从技术选型到“应该做什么、怎么做”一起梳理。
