讓軟件 學會思考。
我們把大型語言模型做成穩定可靠的產品：智能助理、AI Agent 及知識庫系統，連接你的數據與工具；雲端模型經自營的帥 API 串接，亦可部署在你的伺服器。
- 自家營運 AI 網關
- 雲端或私有部署
- 支援粵語及中英文
與其聽我們說，不如親手試試。
選擇一個場景，看看 AI Agent 如何工作：理解提問、搜尋相關文件、調用業務系統，最後附上出處作答。
你: 我上個禮拜訂咗副藍牙耳機，到而家都未收到，可唔可以幫我查下？訂單號碼 HK-20931。
客服助理: 查到了！訂單 HK-20931 的耳機今早已由觀塘轉運站派出，預計今天下午 6 時前送達[1]。如想改送其他地址，可在送達前到「我的訂單」修改[2]。需要我現在幫你更改嗎？
想試試真正的 AI？
上面的控制台按預設腳本運行；本網站的 AI 助手則會即時作答，並經由我們營運的 SHUAI API 連接模型。
提問我們想做一個 AI 客服助理，你們會怎樣做？大概需要多久？
我們不只開發 AI， 更親自營運。
SHUAI API（帥 API）是我們自行開發及營運的 AI API 網關：開發工具和應用程式只需串接一個 OpenAI 相容端點，即可使用常用模型，用量和費用亦集中管理。
本網站的 AI 助手，正是經由它連接模型。
- 類型
- AI API 網關（SaaS）
- 介面
- 兼容 OpenAI 的 REST API
- 營運商
- 世紀微引科技有限公司
- 狀態
- 正式營運中
我們能為你做甚麼
由大型語言模型應用、AI Agent 到企業私有知識庫，融入你現有的系統與流程，數據始終由你掌控。
LLM 應用與智能助理
為客戶服務、銷售及內部團隊而設的智能助理，以你的品牌語氣解答查詢、撰寫內容及整理摘要。
- 多輪對話與上下文記憶
- 網頁、App、WhatsApp 多渠道
- 內容防護及真人接手
AI Agent 與流程自動化
能透過 API 存取你的系統、代為填寫表格，並在不同系統之間轉交工作的 AI Agent；需要由人決定的步驟，則保留人手審批。
- Function Calling 及 MCP 工具
- 多步規劃與自動重試
- 審批節點及完整紀錄
企業知識庫與 RAG
讓合約、手冊、政策文件及內部 Wiki 都可以搜尋和問答，每個答案都附上原文出處。
- 支援 PDF、Office 及掃描文件
- 混合檢索與重新排序
- 按用戶權限回答
電腦視覺與多模態
讓系統看懂單據、檢查產品，並理解圖片、語音及影片中的資訊。
- OCR 及單據資料擷取
- 瑕疵檢測與點算
- 語音轉文字及影片分析
模型微調與私有部署
以開源模型為基礎，用你的數據進行領域微調，再部署於自家機房或私有雲，數據不會離開內部網絡。
- LoRA / SFT 領域微調
- 本地 GPU 或私有雲部署
- 每次上線前全面測試
AI 融入現有系統
把 AI 接入團隊每日使用的 CRM、ERP 及通訊工具，而不是要大家再多裝一個應用程式。
- CRM / ERP 系統整合
- 企業微信、釘釘、Teams、Slack
- 單一登入及權限管理
適用於這些場景
- 01零售
全天候購物助理
在各個渠道解答產品、存貨及訂單查詢，複雜個案連同完整對話紀錄轉交同事跟進。
核心能力LLM 應用與智能助理
- 02金融及專業服務
文件審閱助理
從合約、財務報表及 KYC 文件中擷取關鍵條款與數字，並標示需要人手覆核的部分。
核心能力企業知識庫與 RAG
- 03教育
個人化輔導及批改
根據校本教材生成練習題，即時回饋學生答案，並為老師預先批改及草擬評語。
核心能力LLM 應用與智能助理
- 04製造業
視覺質檢與維修助理
透過生產線鏡頭識別瑕疵，工程師亦可用日常語言查詢設備手冊及維修紀錄。
核心能力電腦視覺與多模態
用數字說明
- 經自家帥 API 網關可用的模型
- 50+
- 兼容 OpenAI 的統一入口
- 1
- 啟動至試行版本的目標時間
- 4 週
* 數字來自我們的自家產品及公開源碼庫；時間及幀率為一般目標，並非保證。
成熟的工具， 可靠的方案
模型與框架
- GPT
- Claude
- Qwen
- DeepSeek
- Llama
- PyTorch
- Transformers
Agent 與編排
- LangGraph
- LlamaIndex
- Dify
- MCP
- Function Calling
數據與檢索
- Milvus
- pgvector
- Elasticsearch
- PostgreSQL
- Redis
部署與維護
- SHUAI API
- vLLM
- Ollama
- FastAPI
- Docker
- Kubernetes
- Langfuse
由構思到上線
- 011–2 週01· 1–2 週
場景及數據評估
梳理業務流程、使用者及現有數據，選定回報最清晰的切入點。
交付成果場景評估報告數據盤點成效指標 - 022–4 週02· 2–4 週
原型與測試題庫
數週內以真實數據做出可用原型，同時建立測試題庫，將「好不好用」化為可量化的指標。
交付成果可用原型測試題庫模型比較 - 033–8 週03· 3–8 週
開發及系統整合
完善數據流程，連接業務系統，並加入安全防護、權限控制及監察警報。
交付成果正式系統系統整合防護及監察 - 042–4 週04· 2–4 週
試行及推出
先由一小組用戶試行，以測試題庫及實際使用數據驗證成效，再放心擴大範圍。
交付成果試行報告用戶培訓推出計劃 - 05持續進行05· 持續進行
持續監察及優化
定期評估成效、追蹤成本及更新模型，令效果隨時間愈來愈好，而不是逐漸走樣。
交付成果每月評估成本追蹤模型更新
常見問題
主要視乎三點：需要連接多少個系統、數據整理的工作量，以及採用雲端模型 API 抑或在自家硬件上部署模型。我們通常會先做一個範圍清晰的試行項目，讓你看到成效後，再決定是否全面投入。
聚焦單一場景的試行版本一般需時 4 至 6 週；連同系統整合的正式上線，通常需要 2 至 4 個月。我們每 1 至 2 週示範一次進度，讓你隨時掌握項目狀況。
數據會盡量保留在你自己的環境；敏感場景可把模型部署於本地或私有雲，你的數據亦不會用於訓練任何第三方模型。項目交付的程式碼、提示詞、微調權重及文件全部歸你所有（開源基礎模型則按其原有授權條款）。
模型、數據及業務需要都會不斷變化，我們提供按月計的支援服務，涵蓋監察、成效評估、提示詞與模型更新及新功能開發；如你希望由內部團隊接手，我們亦會連同文件及培訓完整移交。
視乎數據敏感程度、語言（包括廣東話及繁體中文）、回應速度及預算。由於我們自行營運 AI 網關，可經同一個 API 以你的測試題庫比較多款雲端及開源候選模型，建議最合適的方案，並確保日後可以低成本更換模型。
還有其他問題？
AI 助手熟悉我們的服務與合作流程，可即時為你解答。