轻舟 Starter
自助上线
¥0 / 月 · 含 50 万 tokens
- 预置 3 个行业提示词模板，10 分钟可跑通首个对话流
- 基础数据可视化面板，保留 7 天调用日志
- 社区答疑，工作日 24 小时内响应
极简主义 · 前沿时尚科技
让极简线条，替 AI 说话
我们不做喧闹的控制台。用 1px 细线、克制留白与温柔陪伴的交互语气，把复杂的人工智能平台收敛成一条清晰的时间线——你每一步都知道模型在做什么、为什么这样做、下一步会怎样。
96.4%意图识别准确率（客服场景样本 n=12,000）
1.8s首字节平均响应 · P95 控制在 3.2s 内
72%重复工单由 AI 解决方案自动闭环
服务与价格档位
先把陪伴的密度说清楚，再谈价格
三档按「陪跑深度」而非「算力堆料」划分，可随时升降，不设最低消费。
共行 Growth
推荐 · 最多人选
¥1,280 / 月 · 含 800 万 tokens
- 专属陪跑顾问，每周 1 次 30 分钟策略复盘
- 自定义主题与品牌语气包，界面与话术同步调优
- 数据可视化面板开放漏斗、意图分布与拒答归因
- 工单级 SLO：P95 响应 < 2.5s，超时按 3 倍补偿
深伴 Enterprise
私有化 / 混合云
按需报价 · 最低 4 周交付
- 私有化模型部署，数据不出内网，支持审计留痕
- 专属模型微调 + 知识库分层权限（部门 / 项目 / 个人）
- 季度体验优化报告，含 12 项可量化改进项
工作流程
五个步骤，从一条业务线走到稳定运行
每一步都有明确的验收口径，不通过就不进入下一步——这是对稳定性的陪伴。
梳理场景与语料
列出 3–5 个高频任务，标注期望语气。整理历史工单 500 条以上，去重后形成种子语料。
配置知识库
按「产品 / 政策 / 话术」三层切分，单段控制在 200–400 tokens，重叠 40 tokens 防截断。
定义答复边界
设置拒答阈值与转人工规则：置信度低于 0.72 直接转人，避免编造答案伤害信任。
灰度与回归
先放 10% 流量跑 3 天，对比人工基线的解决率与满意度，差异超过 5 个百分点即回滚。
持续陪跑优化
每周复盘 Top 20 未解决问句，补充语料或调整提示词，形成可追溯的迭代记录。
最新动态
平台在悄悄变好，也在等你一起
只写真正影响使用体验的更新，不写发布节奏话术。
可视化升级
面板新增「拒答归因」视图，一眼看到 AI 为什么沉默
把拒答拆成知识缺失、置信不足、越权拦截三类，配对比上周的变化幅度。实测可让语料补充效率提升约 40%，减少盲目投喂。
自定义主题支持保存为团队模板
配色、圆角、语气包可一键同步给同组 20 名成员，减少重复配置。
流式输出新增逐行遮罩上滑动效
长答案阅读疲劳下降，实测平均停留时长提升 18%；已适配减少动态偏好。
检索链路优化，P95 延迟由 3.6s 降至 2.4s
缓存命中率提升至 63%，高峰期排队概率下降一半以上。
上线 6 份行业提示词范例
覆盖电商售后、SaaS 支持、政务咨询，每份附可直接复用的边界规则。
解决方案对比
三条路线，选那条最贴合你团队节奏的
表格可横向滚动查看；数值为近 90 天同规模客户的区间中位数，仅作参考。
| 对比维度 | 通用大模型直连 | 微光平台 + 知识库 | 私有化定制方案 |
|---|---|---|---|
| 上线周期 | 1–3 天 | 5–10 天 | 4–8 周 |
| 领域准确率 | 约 68% | 92%–96% | 95%–98% |
| 数据可控性 | 数据出域，需评估 | 加密传输 + 日志脱敏 | 全内网闭环 |
| 语气一致性 | 较弱，随模型波动 | 语气包锁定，波动 < 8% | 可训练专属人格 |
| 适合团队 | 验证想法的小团队 | 有稳定业务线的成长型团队 | 合规敏感的行业客户 |
数据可视化面板
把「感觉还不错」换成看得见的曲线
面板默认只看 4 个决定体验的指标，其余按需展开，避免信息过载。
首次解决率
83.6% ↑ 4.2平均响应
1.8s ↓ 0.6s转人工比例
21.4% ↓ 6.8满意度评分
4.6 / 5.0
应用场景
四种真实场景，一种安静的界面语言
悬停可放大查看细节，所有界面均遵循同一套极简线条与留白规则。
常见问题
你担心的，我们提前答一遍
点击展开；答案都带具体做法与阈值，不做含糊承诺。
接入需要多少准备时间？
若能提供 500 条以上历史问答，通常 3 个工作日可完成首轮配置并进入灰度；语料不足时先用预置模板跑通，再逐步补全，不建议一次追求完美。
AI 会不会乱答造成风险？
把置信度阈值设在 0.72，低于阈值直接转人工；同时对金额、政策类问题启用强规则拦截，命中即拒答并提示人工复核。
数据可视化面板能自定义吗？
可以。面板支持拖拽排布与自定义主题，指标可保存为团队共享视图，最多保留 24 个自建指标，切换不影响原始数据。
用户体验优化该先动哪里？
优先改「等待感知」与「错误提示」：加入流式逐字输出、把超时文案换成可操作建议，实测可让满意度提升 0.3–0.5 分。
能只用一个强调色吗？
可以，且推荐。极简线条风格下，主色用于关键数值与按钮，强调色仅用于激活态与细高亮，整体饱和度控制在 0.16 以内最耐看。
如何衡量陪伴式服务的价值？
看三个数：首次解决率、转人工比例、满意度。建议以 90 天为一个观察窗，单项改善超过 5% 即认为策略有效。
实用指导清单
七条可以直接照着做的落地要点
每条都给出做法与量化口径，建议按顺序执行，避免返工。
- 1先定 3 个核心场景，不要贪多。把 80% 的咨询量归入 3 个场景，其余走兜底转人工；场景越少，语料质量越高，首轮准确率通常可提升 10 个百分点以上。
- 2知识切片控制在 200–400 tokens。段落过长会稀释检索命中，过短会丢上下文；相邻片段重叠 40 tokens，检索 Top 5 命中率可稳定在 90% 以上。
- 3把拒答阈值设成 0.72。低于阈值一律转人工，宁可少答也不要错答；上线首周每天统计拒答原因，优先补知识缺失类，而非急着调高阈值。
- 4灰度按 10% → 30% → 100% 三步走。每步至少观察 3 天，重点看首次解决率与投诉率；任一指标劣于人工基线 5% 就回滚，不做侥幸上线。
- 5界面只保留一个强调色。主色用于关键数值与主按钮，强调色只点激活态与细线高亮，占比控制在 10% 以内；大面积高饱和会让长时间使用的用户更快疲劳。
- 6给等待加一句人话。响应超过 1.5s 时显示进度提示，超过 6s 主动给出「已转人工」的预计等待时间，实测可让中途放弃率下降约 25%。
- 7用 90 天窗口复盘，而不是看单周波动。固定追踪首次解决率、转人工比例、满意度三项，月度产出 1 份体验优化报告，把改动词条与指标变化一一对应留档。