Kainovis 把大模型、企业知识与业务流程，部署在您自己的电脑或内网。 它读得懂邮件和表格，接得上现有系统； AI 起草，人来确认。
从读文件、查知识、起草回复，到人工确认后发出。每一步都留在您可控的数据边界内，而不是把业务丢进一个公有聊天窗口。
可以跑在您的一台 Windows 电脑、客户云主机或内网服务器上。文件、数据库与业务记录留在本地；需要调用云端模型时，只发送必要片段。
邮件、PDF、Word、Excel / CSV、图片 OCR 统一解析成结构化字段。扫描件也能走渲染 + OCR，不要求客户先整理成标准表格。
网页客服、邮件、桌面聊天辅助共用一套知识库与回复口径。个人微信 / QQ 不做 hook，也不自动发送。
产品库、运价表、历史报价、SOP 入库后可检索；回答附带来源，报价按规则生成草稿，减少口径不一致。
AI 负责起草、比对和提醒，外发内容默认由人确认。每一步留痕，出了问题能回看是哪条规则或哪份资料导致的。
本地 LM Studio、云端 API 或私有模型都可以接。客户自带 Key，系统密钥加密保存、启动时只解密到内存；没有模型时自动回退规则，流程不中断。
不是泛泛的「AI 赋能」。每个行业都拆到具体动作、交付物、适合团队和交付周期，方便您判断哪一件事值得先做。
没看到您的行业？只要业务里有重复的读文件、查资料、写回复、做表格，就可以拆成场景。
浏览全部 32 个方案不从「平台建设」开始，而从一件每天都在发生、有人反复处理的事开始。用真实历史数据验证，再决定要不要扩。
找出高频、规则相对清晰、且现在有人复核的环节。优先选「不做也不会出事，但每天很烦」的活，风险最低。
准备样例邮件、表格、报价单、SOP 和现有系统说明。有 API 就只读对接；只有 Excel 也能从文件解析开始。
配置解析规则、知识库、回复模板、权限和人工确认节点。先保证「不添乱」，再追求「更快」。
用真实历史单回放，记录准确率、人工修改率和耗时。达不到预期就缩小场景，而不是硬上。
从一个人、一个岗位开始用，保留人工确认和操作日志。根据真实反馈调整规则，再扩到相邻环节。
企业真正担心的不是模型不够聪明，而是资料跑出去、回复发错人、出了问题找不到原因。Kainovis 把这三件事当作产品的一部分。
客户资料、报价、单证默认本地；只有公开信息或脱敏片段才允许走云端模型。策略可按行业和客户要求调整。
客户自带模型 Key，使用系统密钥加密保存；启动时只解密到内存，不写进 .env 或日志。
所有外发内容默认人工确认。不做无人值守的自动发送，也不接管个人微信 / QQ 账号。
按角色控制可见范围，记录谁在什么时候用了哪份资料、生成了什么草稿、是否发送。
通用工具是「你问一句，它答一句」，数据往往在对方服务器上。Kainovis 更像一个装在业务里的工作台：它读您的文件、查您的知识库、按您的规则生成草稿，并且把「谁确认、是否发送」留在流程里。
简单说，一个是顾问，一个是能接手具体工序的员工。前提是场景选对、资料可用、有人复核。
取决于部署方式和数据路由配置。本地模式下，文件、数据库和业务记录留在客户机器或内网；只有在需要调用云端模型时，才发送必要片段。客户资料、报价、单证默认本地，公开信息或脱敏内容才允许上云。
正式部署前会先列出数据清单，逐项确认「本地 / 脱敏 / 可上云」，而不是用一个笼统的「安全」带过。
不做个人微信 / QQ 的 hook、协议库或自动发送。我们采用「聊天辅助」：只处理您主动复制的文字、图片或文件，生成建议回复，由您自己粘贴或发送。
企业微信、邮件、网页客服等有正规接口的渠道，可以按授权对接。
不需要。优先用只读方式接现有数据：有 API 就对接 API，没有 API 就读取导出的 Excel / CSV，连导出都没有才考虑从文件或 OCR 开始。
Kainovis 的定位是加一层「会干活的界面」，而不是把原有系统推倒重来。
单点 POC 通常 2 周左右可以跑真实样例。是否「有效果」不看演示时的漂亮回答，而看四个数：准确率、人工修改率、单笔耗时、员工是否愿意继续用。
如果四项里有两项明显不达标，建议缩小场景或换切入点，而不是继续加功能。
不一定。结构化查询、规则匹配和小模型可以跑在普通电脑上；复杂文档理解可以用云端 API 或客户已有的推理服务。也可以混合：敏感数据本地处理，公开内容走云端。
我们支持 BYOK 和多模型路由，后续换模型不需要重做业务流程。没有可用模型时，规则回退保证流程不中断。
不用先买一套大系统。给我们一个高频场景和几份样例文件，我们先做 POC，用结果说话。