Taylor AI 官网

Taylor AI 图文介绍：

TryTaylor 由美国旧金山初创团队 Taylor Technologies 于2023年推出，主打“零代码、私有化”企业大模型训练与部署平台。用户只需上传PDF、PPT、CSV、Confluence、Notion等资料，Taylor AI 自动完成数据清洗→向量化→LoRA/QLoRA微调→量化部署，平均30分钟即可获得一个基于开源Llama 3、Mistral 或 Gemma 的专属对话模型，并通过Web、API或Slack/Teams集成，实现内部知识问答、智能搜索与文档摘要，帮助企业在不泄露数据的前提下把大模型真正用起来。

主要功能

• 一键数据接入：支持本地文件、Google Drive、SharePoint、Confluence、Notion、ServiceNow等20+源，自动去噪、分段、向量化。
• 零代码微调：内置LoRA、QLoRA、RLHF模板，自动选择最优超参；GPU资源由平台托管，用户无需懂CUDA。
• 私有化部署：提供单租户VPC、本地K8s与离线Air-Gap三种方案，模型权重归客户所有，支持INT4/INT8量化，最低RTX 4090即可推理。
• 多场景对话组件：自动生成的Chat UI、可嵌入式Search Widget、文档摘要侧栏，支持引用溯源与答案置信度评分。
• 监控与迭代：实时记录用户反馈与拒答率，提供Embedding漂移监测；一键回滚或增量训练，保持模型时效性。

应用场景：

• 企业内部知识库：HR、法务、IT政策问答，减少重复邮件与工单。
• 客户支持：将历史Ticket与FAQ训练成模型，自动回复80%常见咨询。
• 金融/医疗合规搜索：在私有数据里快速定位条款、指标或病例，不离开内网。
• 产品管理：同步Confluence PRD，让模型生成需求摘要、发布说明与API变更日志。

是否收费：

– 免费试用：14天，限1个模型+1,000次问答。

– Starter：500美元/月，含1个私有模型+10万tokens/月，5G数据存储，共享GPU。

– Scale：2,500美元/月，含3个模型+200万tokens/月，50G存储，A100 GPU独占，SOC-2报告。

– Enterprise：按需定制，支持本地部署、定制嵌入维度、RLHF人工标注服务与SLA 99.9%。

平台兼容性：

• Web控制台：Chrome、Edge、Safari、Firefox，无需安装。
• API：REST & OpenAI-compatible SDK，提供Python、Node.js、Go、C#示例；可无缝替换现有gpt-3.5-turbo调用。
• 集成：官方插件覆盖 Slack、Teams、Discord、Zendesk、Notion；企业可调用Webhook同步到自研系统。
• 硬件要求：纯云托管版无本地要求；私有化最低需16 vCPU / 64 GB RAM / 24 GB显存，支持NVIDIA A10、A100、RTX 4090/6000 Ada。

数据与隐私：

– 所有训练数据使用AES-256静态加密，传输TLS 1.3；单租户隔离，训练完成后可立即删除原始文件。

– 通过SOC-2 Type II 与 GDPR 认证，金融/医疗客户可签署BAA（Business Associate Agreement）。

– 模型权重归客户所有，平台不留后门，支持完全离线运行与许可证审计。

Taylor AI 以“零代码、私有化”方式降低企业拥有专属大模型的门槛，从数据接入、微调、部署到监控提供端到端托管。灵活的云托管与本地部署选项、OpenAI兼容接口和丰富的企业集成插件，使公司能够在保证数据安全与合规的前提下，快速把内部知识转化为可对话、可搜索、可摘要的生成式AI能力，是AI大模型赛道中兼顾易用性与私有化需求的代表性平台。