SVEEV AI · INTELLIGENCE PLATFORM

让智能 自然流动
让创意 即刻发生

对话、检索、生成、决策 —— 在同一套流体渐变中协作。Sveev AI 为团队提供从知识库到智能体编排的一体化能力,让灵感如色彩般平滑过渡。

对话大模型 多模态识图 代码生成 智能体助手
活跃创作者 0 ▲ 月环比 +12.4%
对话次数 0 ▲ 周环比 +18.6%
企业客户 0 ▲ 月增 128
模型响应 0 ▼ 较上周 -6%
读完率 0 ▲ 行业领先
PRODUCT MATRIX · 产品矩阵

从对话到决策,一体化 智能平台

六个核心模块,覆盖对话、生成、检索、编排、知识与协作的全链路能力,全部基于同一套流体渐变视觉语言。

💬 01
对话大模型

Sveev Chat · 通用对话

多轮上下文、多模态输入、个性化语气,支持私有化部署与企业级权限。

支持 32K 上下文·8 模型切换
🖼 02
多模态识图

Sveev Vision · 图文理解

识别、解析、比对与生成一体化,可应用于电商、教育、审核等场景。

OCR + VQA·毫秒级响应
⌬ 03
代码生成

Sveev Code · 智能编码

从需求描述到完整工程,支持跨文件重构、单测生成与漏洞修复。

16 种语言·安全扫描
🤖 04
智能体编排

Sveev Agent · 流程自动化

可视化编排 + 工具注册 + 长期记忆,让复杂任务以稳定状态机驱动。

零代码·审计回放
📚 05
知识库

Sveev KB · 团队知识沉淀

多人协作 + 版本对比 + 向量检索,让分散的文档变成可被引用的资产。

实时协同·RAG 召回 89%
📊 06
数据分析

Sveev Insight · 智能 BI

自然语言查询、自动图表、异常归因,让业务数据开口说话。

自然语言 BI·实时数仓
NEWS · 新闻资讯

最新动态 · 技术解读 与行业洞察

产品发布、技术解析、客户案例与行业报告,每周更新,让你不错过任何一条关键信息。

13 2026 / 09
🚀
产品资讯多模态

多模态实战指南:让 AI 同时看懂图与文

从能力边界到落地范式,系统讲解多模态识图在电商、教育与内容审核中的真实应用,并附完整调用示例与效果对比。

陈晓·阅读 3.2w·评论 128
11 2026 / 09
📈
行业洞察报告

2026 企业 AI 应用趋势:从试点走向规模化

调研 300 家企业后我们发现,AI 落地的关键不再是模型能力,而是数据治理、组织协同与成本控制这三道门槛。

林墨·阅读 2.1w·评论 74
09 2026 / 09
🛠
技术解析Agent

智能体编排技术解析:工具调用与记忆管理

深入拆解 Agent 的工具注册、参数校验、状态机与长期记忆实现,说明如何在保证稳定性的同时降低幻觉与循环调用。

吴越·阅读 1.8w·评论 63
06 2026 / 09
🏬
客户案例智能客服

某零售集团如何用智能客服提升 45% 首响效率

通过知识库 + 智能体编排,客服团队在双十一期间承接了 82% 的咨询量,人工介入率显著下降,客户满意度不降反升。

周然·阅读 2.6w·评论 96
CASE STUDIES · 客户案例

正在与 300+ 企业 共建智能工作流

从教育到金融,从制造到零售 —— Sveev AI 已落地于 6 大行业的真实业务场景。

🏫 在线教育

智能题库 · 12 倍产能提升

借助题库模板与质量校验流程,平台将题目产能提升 12 倍,同时通过人工抽检将错误率控制在 0.3% 以内。

10w+题目生成
12×产能提升
0.3%错误率
🏦 智能金融

研报摘要 · 分析师人均效率 +62%

为头部券商搭建研报摘要与可比公司检索系统,让分析师从机械劳动中解放,专注判断与决策。

3200+研报入库
+62%人均效率
89%召回率
🏬 新零售

智能客服 · 45% 首响提速

双十一承接 82% 咨询量,人工介入率显著下降,客户满意度不降反升,已平稳运行 14 个月。

82%承接量
+45%首响提速
99.99%稳定性
ABOUT US · 关于我们

让智能 触手可及

Sveev AI 创立于 2022 年,是一家专注通用人工智能研究与产业落地的团队。我们相信,最好的 AI 应该像渐变一样 —— 平滑、自然、彼此衔接。围绕这一理念,我们构建了从对话、检索到智能体编排的一体化平台,已为 300+ 企业提供生产级 AI 能力。

团队来自清华、北大、CMU 与 Google、Microsoft、阿里、字节跳动等机构与公司。我们既做基础研究,也做工程落地 —— 让前沿能力真正进入业务系统。

技术 · 敬畏持续投入基础研究,追问"为什么"。
产品 · 克制让模型服务于人,而非炫技于人。
工程 · 可靠把稳定性当作产品力,而不是售后。
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