面向高敏业务与核心生产场景

赋能核心业务的J9与认知智能底座

J9聚焦高安全与高并发场景,提供从算力异构调度、主流基座适配、领域 LoRA/全参微调,到高精度多模态 RAG 检索及智能体编排的一体化解决方案,保障核心资产不出内网,实现工业级 AI 生产力落地。

  • 万卡算力纳管
  • <20ms 首字低延迟
  • 100% 本地私有交付
模型推理引擎基准压测表现
集群稳定在线
高精度混合 RAG 检索响应
千万级文档切片 / 混合重排
18.4 ms
P99 达标
70B 稠密模型并发吞吐
国产加速卡信创集群 / vLLM 加速
4,200 tok/s
算力利用率 94%
行业领域 LoRA 微调收敛耗时
100万样本行业指令集
3.2 小时
较传统提效 8.5x
复杂智能体调用执行准确率
跨数据库/API 多步决策任务
99.2%
零越权外泄记录
已上线就绪

全栈就绪的企业大模型工程化开发套件

打通大模型从算力调度、训练微调到服务上线全周期,无缝对接企业原有业务系统,开箱即用。

多源异构知识增强 (RAG)

支持 PDF、Word、Excel、CAD 及企业关系型数据库秒级解析入库,配合混合重排与向量自适应切片,消除模型幻觉。

语义向量检索 混合重排 (Rerank) 权限穿透隔离

低门槛模型微调工坊

内置 SFT 指令微调、LoRA、QLoRA、DPO 对齐算法与自动化数据清洗流水线,数小时内完成行业专家大模型训练。

LoRA / 全参微调 强化学习 DPO 自动评估报告

低代码智能体协同平台

可视化拖拽编排复杂业务工作流,支持多 Agent 角色博弈、复杂 API 自动化工具调用及长短期记忆管理。

Multi-Agent Function Calling 人机协同审批

混合异构算力纳管调度

深度适配主流 GPU、国产加速芯片及云原生算力资源,提供动态批处理与弹性扩缩容,大幅压缩模型推理综合成本。

多芯片混部 Token 级调度 冷热模型热迁移

企业级内容合规与安全防线

内置多层级敏感词过滤、防 Prompt 注入攻击拦截、数据动态脱敏与完整审计追踪日志,确保输出安全合规。

防注入防御 动态隐私脱敏 操作合规审计

标准化统一网关与 API

兼容 OpenAI 规范的统一调用接口,支持细粒度流量配额控制、企业级单点登录(SSO)以及全链路指标实时观测。

OpenAI 兼容接口 流式传输 (SSE) 组织权限分级
工程底座

私有化环境下的J9交付标杆

针对中大型企业对数据主权、系统稳定与网络隔离的严苛要求,平台提供纯内网全离线镜像交付,完全摆脱对外部云端 API 的依赖,保障核心机密零外泄。

交付部署形式
私有物理机群、Kubernetes 集群、信创整机一体机
基座模型兼容
DeepSeek、Qwen、Llama3、GLM、Baichuan 等主流模型
并发调度性能
单节点支持 200+ 活跃并发,支持弹性水平扩展至万卡规模
国产芯片适配
华为昇腾、寒武纪、海光 DCU、壁仞等信创硬件原生适配
J9技术架构图示
持续演进

进行中技术迭代与 MLOps 增强

研发团队正在持续推进更深维度的模型工程能力,紧密跟进前沿算法,为企业打造长期演进的 AI 资产。

灰度测试中

超长上下文检索压缩

针对 1M+ 极长上下文窗口的自适应注意力压缩算法,降低长文本多轮对话下的显存占用达 60%。

联调部署中

端到端语音多模态流

无缝融合实时语音识别、大模型思维链理解与自然语音合成,实现端到端毫秒级双工交互。

压力测试中

智能体自主反思纠错

在复杂代码生成与金融报表核算中引入 Self-Reflect 机制,任务失败时自动重试与参数校准。

算法优化中

极低比特量化蒸馏 (2-Bit)

探索极限压缩量化技术,使百亿参数模型能够在轻量级边缘工控机与离线终端高速稳定运行。

未来规划

下一代J9技术演进

立足行业前瞻趋势,持续规划工业大模型与具身智能在垂直实体领域的深度融合。

规划推进中

跨企业联邦协同训练

在保证各参与方原始数据不出本地的前提下,通过联邦加密参数交互,共同训练更高精度的行业基模型。

规划推进中

具身智能工控指令翻译

将自然语言调度指令直接编译为底层 PLC 与机械臂标准控制代码,实现车间柔性制造的端到端调度。

规划推进中

全自动业务智能体重构

利用大模型自动分析企业历史审批流与操作日志,自主生成对应业务岗位的自动化 Agent 助手。

系统全景

四层技术架构:构建坚固的认知生产力底座

从算力调度、模型基座、平台工具链到顶层业务应用,提供层层解耦、高可用、可替换的企业级架构体系。

04 业务应用层
智能知识中台 智能研报与公文生成 研发代码智能辅助 全渠道智能客服 合同智能审核 工业质检分析
03 平台工程层 (LLMOps)
RAG 知识库管理 Multi-Agent 编排引擎 Prompt 评估与调优 微调任务流水线 敏感审计与安全网关
02 基础模型层
开源通用基座大模型 垂直行业定制微调模型 多模态图文/语音大模型 向量 Embedding 模型 Rerank 重排模型
01 算力基础设施
异构 GPU 资源池 国产信创 AI 加速卡 RDMA 高速网络互联 分布式存储系统 Kubernetes 容器编排
场景落地

深入核心生产业务的实战标杆场景

J9已在金融、制造、能源及高端政企等多个行业实现深度场景化闭环落地。

J9在金融风控场景的应用
金融与银行

信贷审查与合规风控智能体

自动解析千页级财报与授信档案,跨库比对司法诉讼风险,秒级生成标准化初审报告并高亮潜在违规条款。

审核效率提升 70%,风险穿透率达到 99.8%
J9在工业制造领域的知识检索
高端智能制造

产线设备故障诊断与工艺大脑

汇聚海量设备手册、历史维修工单与传感时序数据,一线工程师通过自然语言快速定位机理故障并获取排故方案。

停机排故耗时减少 55%,新员工上手周期缩短 3倍
J9在能源政企智能协同
能源与大型政企

私有公文辅助撰写与知识流转

结合内部政策法规库与公文范本规范,提供拟文润色、合规校验、涉密排查及多层级智能问答服务。

常规材料起草提效 80%,100% 离线保障公文安全
99.9%
平台高可用 SLA
多机房热备容灾保障
10x
AI 应用落地提效
从数月缩短至数周交付
65%
算力推理成本降低
动态批处理与量化加速
0
安全合规违规事件
核心数据全流程私有闭环
客户之声

深受众多行业龙头企业信赖的 AI 伙伴

来自实际生产环境的深度反馈,见证J9为数字化转型带来的切实业务价值。

“J9帮助我们在两周内完成了全内网部署与核心风控微调。高精度的 RAG 检索彻底解决了传统模型胡言乱语的问题,业务部门现在已经离不开它。”

李

李总监

某股份制银行 · 首席数据架构师

“我们车间设备繁杂、故障日志庞大,借助平台的智能体编排工具,我们轻松搭建了设备诊断助手,大幅降低了非计划停机时间,算力适配也很顺畅。”

张

张部长

某大型装备制造集团 · 数字化推进部

“在政企场景中,安全合规是第一位的。这套平台完全做到了离线可控,权限颗粒度精细到字段级,真正让大模型技术安全可靠地走进了日常办公。”

陈

陈工

某省级能源集团 · 信息技术中心主管

工程更新

平台版本演进与最新发布动态

保持高频技术迭代,持续提升模型吞吐能力、安全防护水平与开箱即用体验。

版本号
发布日期
核心更新特性与优化
运行状态
v3.8.0-LTS
2026-03
全面支持 DeepSeek 系列模型私有化量化微调,上线多级权限穿透的混合 RAG 重排引擎。
当前推荐
v3.6.2
2026-02
优化国产算力集群异构调度通信协议,万卡规模下通信开销降低 22%,强化敏感词防御链。
稳定运行
v3.5.0
2026-01
全新升级 Agent 可视化工作流画布,支持多 Agent 自主协作与复杂外部 API 动态调用。
已归档
前沿洞察

企业级大模型落地技术前沿

汇总行业权威评测、私有化最佳实践以及落地工程白皮书精选摘要。

技术白皮书 · 2026

J9私有化建设全景指南

系统阐述企业在算力规划、网络隔离、数据脱敏、知识切片以及高可用部署维度的实施路径与避坑指南。

阅读实施指引
技术报告 · 2026

高精度 RAG 混合检索与重排性能评测

对比向量检索、BM25 与重排模型在千万级工业文档库下的命中率,提供最优召回策略参数配置表。

查看评测数据
行业观察 · 2026

Multi-Agent 协同在金融风控中的落地实践

拆解多智能体在信贷审批与财报审核中的角色分工机制,实现复杂业务决策全流程人机协作闭环。

了解架构实践
灵活选型

匹配不同企业规模的部署方案

提供从单机轻量试点、生产集群私有化到大型集团定制的一站式交付梯度。

敏捷试点版

适用于部门级业务验证、概念验证 (PoC) 与轻量知识库搭建

灵活配置 / 依节点规模
  • 单节点 / 双节点私有化部署
  • 基础 RAG 知识库与文档解析
  • 主流开源基座模型快速加载
  • 基础安全过滤与权限控制
  • 标准技术支持服务
咨询试点方案

集团定制版

适用于跨行业大型集团、金融机构及超大规模算力纳管场景

按需定制 / 全栈深度共建
  • 万卡级算力集群异构调度支持
  • 垂直领域行业专属基座全参预训练
  • 跨网段多租户隔离与分级管控
  • 深度业务系统源码级定制对接
  • 7×24 小时尊享专家保障体系
联系专家定制
答疑解惑

J9常见决策痛点解答

针对企业在私有化部署、数据隐私、算力成本及算法迭代等维度的核心关切进行详尽拆解。

J9如何保障企业核心机密数据不被外泄?
平台支持 100% 全离线、纯内网物理隔离部署,所有模型推理、知识切片与向量检索计算全部在企业私有服务器或内网 Kubernetes 集群中完成,代码中不含任何外部数据回传逻辑,从根源上杜绝数据外泄隐患。
平台对硬件配置有什么要求?是否支持国产信创算力?
平台具有极高的算力兼容性,轻量试点最低仅需单张 24G 显存 GPU,大型集群支持成千上万卡算力混部。同时深度适配华为昇腾、寒武纪、海光 DCU、壁仞等国产信创加速卡及国产操作系统,满足自主可控要求。
相比于直接调用公有云 API,私有化大模型平台的优势在哪里?
除了绝对的数据安全与合规保障外,私有化平台具备稳定的推理延迟(不受公网拥堵影响)、按需无限制的并发吞吐能力,且企业能够基于自身核心私有数据进行定制化微调与长期资产沉淀,长期运行成本远低于高频公有云调用。
私有大模型的微调周期通常需要多久?业务人员能否上手?
借助平台内置的可视化 MLOps 工具流与自动化清洗策略,常规业务场景的数据准备仅需 1-3 天,LoRA 微调训练通常在数小时内即可完成。非技术背景的业务人员也可通过拖拽式界面轻松管理知识库与调试 Prompt。

等保三级安全认证

满足金融与政企级安全规范

ISO27001 体系认证

国际标准化信息安全管控

信创生态全栈适配

主流国产芯片与系统互认

可信 AI 评测达标

模型鲁棒性与合规双重审计

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