听懂每一句需求，交付每一行价值

我们始终专注于自有产品的研发，并在这一过程中积累了丰富的技术经验。以海云AI知识库的开发为例，我们在向量化处理、向量存储架构和智能交互等核心环节都实现了自主技术突破，形成了系列自研组件。基于这些技术沉淀，我们现已将相关组件进行标准化整合，并成功应用于软件定制开发服务中。这一举措不仅显著提升了定制化开发的效率，同时也有力保障了交付产品的稳定性和可靠性。

服务范围

管理软件开发
APP开发
微信小程序开发
网站建设

海云AI集成开发套件

当前市面上的AI大模型各有所长，例如 DeepSeek 擅长对话与推理，Dreamina 擅长图像生成，而 Runway 则在视频生成方面表现突出。如何集众家所长，为我所用？我们的答案是：通过定制化开发，将各类 AI 技术优势进行集成。为此，我们对相关组件进行了标准化整合，打造出专属的「海云AI 集成开发套件」。

AI Embedding 组件

Embedding（嵌入向量化）作为AI领域的核心基础技术，通过将离散数据（文本、图像、用户ID等）转化为连续数值向量，实现了非结构化数据的高效数学表征。该技术通过将高维稀疏数据映射到低维稠密向量空间，在保留关键特征与语义关系的同时，为机器学习模型提供了标准化的数据输入范式。在深度学习时代，Embedding已成为各类AI模型的通用预处理基础。

海云AI Embedding组件提供双模向量化解决方案：既支持调用OpenAI等大模型API实现云端高性能向量化，也可部署本地嵌入模型满足数据隐私需求，用户可根据网络环境与业务场景灵活选择最优处理路径。

AI Vec Store 组件

向量存储（Vector Storage）作为AI时代的新型数据库范式，是专门针对高维向量数据（Embedding）设计的高性能存储检索系统。该技术通过优化计算向量间的相似性度量（包括余弦相似度、欧氏距离、内积等），实现对海量向量数据的亚秒级近邻搜索，已成为构建智能语义搜索、个性化推荐、多模态检索等AI应用的核心基础设施。相较于传统数据库，向量存储采用创新的索引结构（如HNSW、IVF-PQ等），在保证查询精度的同时，显著提升高维数据的检索效率。

AI Vector Store组件提供全面的向量数据管理解决方案：在本地部署方面支持PostgreSQL pgvector（适合结构化数据混合查询）、SQLite Vec（轻量级嵌入式方案）、Redis Vector（高性能内存数据库）；在云端集成方面兼容Pinecone等托管服务（免运维弹性扩展）。该组件通过统一的API接口抽象底层存储差异，大幅降低开发复杂度，同时提供灵活的技术选型策略，满足从开发测试到大规模生产的不同场景需求。

AI Interface 组件

AI应用与传统软件在交互范式上存在本质差异，主要体现在三个维度：

  1. 输入维度：借助NLP技术的突破，AI可处理非结构化的长文本、PDF/Word文档等多模态输入，突破了传统表单式输入的局限

  2. 输出维度：采用流式传输(Streaming)逐步生成内容，并动态穿插函数调用(Function Calling)执行实时操作

  3. 交互维度：从”请求-响应”的离散交互演进为”持续对话”的连续交互

AI Interface组件针对这些特性进行了架构重构：

  • 支持PDF、Word、纯文本等多模态输入

  • 实现双向流式通信通道

  • 内置动态功能调用路由机制

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