哪些企业适合Model？
在需要的地方部署Model，构建企业专属AI能力。
自有产品需要企业专属AI功能
Model应用
搭载Model
实现目标
实现企业专属AI产品
难以更换现有系统
Model应用
连接Model
实现目标
强化数据分析与分类功能
无法使用外部云服务
Model应用
构建内部服务器
实现目标
在隔离网络中独立运行AI
需要管理AI判断过程
Model应用
使用自有运行环境
实现目标
管理判断标准与验证记录
Model适用于多个行业
可用于需要分类与连接企业数据的业务。
制造
分类生产、设备与质量数据，更快发现异常迹象。
金融
连接合同与交易数据，找出需要审核的内容。
公共·政务
自动分类政务诉求，并连接到合适的负责团队。
国防·安全
在与外部网络隔离的环境中安全处理重要数据。
医疗·生物
整理诊疗与研究资料，帮助团队快速找到所需信息。
法律
确认合同与法律文件中的关键条款和风险因素。
物流·流通
连接合作伙伴、商品与供应链数据，了解业务流向。
既有系统升级
分析旧系统的数据结构，找到改进方向。
构建符合企业业务的ez2AI-Core
结合企业术语与业务数据，提供经过验证的独立模型。
反映企业数据与业务规则
整理企业术语、数据结构和业务流程，让模型能够理解。
验证结果
通过真实业务场景确认结果，减少错误连接与遗漏。
独立部署
需要时可在内部服务器或封闭网络中无外部连接运行。
ez2AI-Core的基础技术也应用于Agent与Builder。
ez2AI-Core如何分类并连接企业数据
通过3D图形，了解ez2AI-Core如何实时分类企业数据并连接数据之间的关系。
知识被自动结构化·连接的知识，3D 实时呈现
知识化的信息会自动结构化，并按照分类、层级和语义自动连接，以三维形式实时呈现。
锚点
3D 引擎初始化中…
点击节点可查看详情，右键可跳转探索。
无统计数据
ez2AI-Core 身份
它不是回答一切的AI，而是准确分类与连接企业数据的AI。
ez2AI-Core并不取代ChatGPT等通用AI。它专注于准确分类并连接企业的系统、文档与业务数据。结合公开LLM后，可以同时实现可靠的企业数据处理与自然的对话。
领域
公开 LLM
ez2AI-Core
角色
自然语言理解·回答生成
企业数据分类·连接
训练数据
公开互联网资料
6年积累并验证的74,332个黄金数据集
优势
通用知识与对话能力
连文档中未记载的关系也能找出的能力
国际公认测试验证
把散落的公司知识 连接成一张神经网络
所谓连接，就是找出什么与什么、以何种方式相连。这项能力由国家认定的试验机构（KOLAS）亲自验证。
- 报告书编号
- 第 KST-26-131 号 · 2026-08-04 签发
- 试验机构
- KOLAS 认定试验机构
- 试验规格
- ISO/IEC TS 4213:2022 6.2.4
- 试验方式
- 现场测试 — 试验员在本公司环境中直接执行与评分
- 试验项目
- 关系自动还原准确度 · 屏蔽关系标准答案
国际公认测试报告书
100%
召回率（Recall）
应当找出的关系一个都没有遗漏。
98.53%
精确率（Precision）
所指出的关系中与标准答案一致的比例。
连标准答案里没有的关系也能找出来
在本次测试中，ez2AI-Core 没有遗漏标准答案中的任何一处关系（召回率 100%），并且额外指出了一处标准答案中没有的关系。按测试规则，这一项被计为误报，因此精确率为 98.53%。
然而真实现场并不存在标准答案。运行了 15 至 20 年的系统从未声明外键，了解这些关系的人也早已离职。此时所需要的，并不是核对文档中已写明关系的能力，而是把从未有人记录下来的关系找出来、摆在眼前的能力。
能够指出标准答案之外的内容，说明模型并非背下了既定答案，而是读懂了数据结构本身。我们认为这一项才是本次测试中最重要的部分，因此不予隐藏，两个数值一并公布。
最终判断由人做出。模型指出的关系会连同依据一并作为待审查项提交，由负责人确认后确定。在遗留系统分析中，多找出来交由人审查，比遗漏更安全。
支撑ez2AI-Core的6年真实数据
ez2AI-Core建立在6年企业系统建设中积累的74,332条验证数据之上。经过真实业务反复验证的数据，成为模型的基础。
这不是AI随意生成的数据，而是专业开发者在真实系统建设过程中整理并验证的业务数据结构。
01
分析真实业务
分析不同行业的系统与业务流程。
整理业务结构
02
积累验证后的标准
将反复使用的数据结构与关系进行标准化。
积累为共享资产
03
AI 核心优化
集中学习经过严格提炼的74,332个黄金元数据集。
建立不可复制的ez2AI-Core神经网络
通过6年与100多家企业的系统建设经验，积累了74,332个黄金元数据集
ez2AI-Core 仅学习元数据的数据集结构与标签。
客户信息 · 业务数据 · 运营数据库等所有敏感的企业数据，均被完全排除在 AI 神经网络的训练范围之外并受到严密保护。
难以复制的 ez2AI-Core 三项核心竞争力
即使使用相同的 AI 模型和执行环境，数据的质量与结构也会让结果准确度产生很大差异。 ez2AI-Core 基于自主构建的数据集进行性能评估，确认了 34.6 分的性能差距。
AI 的性能并不只由模型决定。现场知识是否被准确积累并结构化，决定了结果的质量。 这类产业与业务数据，仅靠资本和人力投入也难以在短期内获得。
01
经过验证的数据资产
我们在真实业务现场历经 6 年验证和提炼，积累了 74,332 个高质量数据集。经过长时间的严格验证与结构化，仅靠资本投入无法复制。
02
数据连接与分析技术
以本体论和 GraphRAG 技术为基础，将结构化数据 RDBMS 元数据与非结构化业务文档连接到同一语义体系中。对不同格式的数据进行统一分类、检索和分析，支持更准确的 AI 回答与业务自动化。
03
独立的安全架构
ez2AI-Core 的知识数据库与客户的运营数据库采用物理与逻辑双重隔离的方式运行。通过不直接访问客户原始数据和运营数据库，维护企业的数据控制权与核心信息安全。
通用 AI 模型任何人都可以使用，但 SIMBIZKOREA 6 年来在现场积累的数据结构与元数据无法复制。经过验证的数据资产、数据连接技术、独立的安全架构。三者的结合，造就了 ez2AI-Core 的差异化性能。
可放心导入的企业级AI基础设施与安全
选择符合企业环境的运营方式，安全保护重要数据。
选择符合企业环境的 AI 运营方式
- 云端型利用外部 AI 模型快速构建并运营。
- 自由选择多种 AI 模型
- 尽量降低初期构建负担
- 按使用量灵活运营成本
- 内部构建型在企业内部服务器上直接运营 AI 与数据。
- 保护企业内部数据
- 支持隔离网运营（可选）
- 根据安全政策进行构建
- 混合型重要数据在内部处理，仅在需要时使用云端 AI。
- 兼顾安全性与性能
- 按业务选择处理环境
- 支持分阶段内部构建
阻止重要数据向外泄露
- 原始数据在企业内部处理文档、图纸、图像和会议记录原件不发送到外部，在企业内部环境中处理。
- 内部处理原件
- 文档·图纸·图像·会议记录
- 控制处理位置
- 仅向外部 AI 传递必要信息使用外部 AI 时，仅发送已移除个人信息和敏感信息的内容。
- 移除敏感信息
- 最小化传输范围
- 管理外部 AI 使用范围
- 需要时在隔离网络中处理全部流程即使互联网连接受限，也可以在企业内部服务器和安全网络中处理业务。
- 限制互联网连接
- 在内部安全网络中处理
- 可选择隔离网运营
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从标准平台、安全管理到定制构建和核心模型，按所需方式开始。
常见问题
导入前的疑问可在 FAQ 页面按类别查看。