2026-10-16 · 瀚钦（丹东）智能科技有限公司
2026 年 10 月 16 日起，访问瀚钦官网 www.u7si.com 的用户，可以在右下角与智能客服「小瀚」对话，咨询产品体系、部署方案与培训服务。
这件小事值得单独写一条动态，原因在于它的技术路线：这套客服背后的大模型与知识库，运行在瀚钦自己的私有化环境里，不经过任何第三方云端 API。市面上的在线客服大多把用户提问转发到云端大模型处理，而瀚钦选择了更费劲但更符合我们立场的做法——数据不出域。
我们向客户推荐私有化部署，那么自己的官网客服就应该是私有化部署的。自己都不用的方案，没有资格卖给客户。
整套链路的架构设计、部署细节，正是瀚钦「智效 / 智安」版本中企业级知识库问答能力的同源技术。客户在官网与「小瀚」的每一次对话，都是在体验瀚钦交付方案的一个缩影。
不少企业主的顾虑是：「AI 很好，但我们的客户资料、报价、内部制度不能出去。」这恰恰是私有化智能客服要解决的问题——AI 的能力留在内网，数据也留在内网。瀚钦官网客服就是一个公开可验证的样例：它证明在合理配置下，私有化路线完全可以支撑对外服务场景。
如果贵司也想评估「把客服 / 内部问答换成私有化 AI」的可行性，可以通过官网免费诊断预约，或直接体验右下角的「小瀚」。
常见的在线客服方案把用户提问和知识库内容发送到第三方云端大模型 API 处理。对企业而言，客户咨询、报价、内部制度等内容一旦经过第三方服务器，就存在数据外流风险。私有化部署把大模型和知识库装在企业自己的服务器上，数据不出域，这是金融、医疗、政务及所有重视数据安全企业的底线要求。
开源大模型（如 qwen2.5 系列）配合检索增强生成（RAG）技术，在企业自有知识库问答场景下已经足够实用。瀚钦的实践基准是：一台服务器运行 Ollama 加 qwen2.5 7B 级开源模型，配合知识库前端，即可支撑部门级问答服务。效果的关键不在模型参数堆得多大，而在知识库整理质量和场景边界划定。
