面向中型工业集团的 AI Foundry
挑战
基于公共 LLM API 的试点聊天机器人无法通过安全审查：缺乏租户隔离、缺乏检索治理、成本归属不清，且没有从演示走向生产 SLA 的路径。
解决方案
cloudstrata 在客户首选的云上部署了托管 AI Foundry：智能体编排、基于内部知识库的 RAG、基于角色的访问控制、密钥隔离，以及与财务共享的用量计量。cloudstrata 运营平台层；客户拥有用例和数据。
结果
首批受治理的智能体在数周内投入生产。工程与财务共享成本和质量指标。无需重建平台底层架构，即可以可重复的方式新增业务领域。
客户利益
The organization runs production AI with procurement-grade controls—without staffing a dedicated platform team or accepting unmanaged SaaS sprawl.
中型工业集团往往处于超大规模云厂商的雄心与精简的 IT 能力之间。公共 LLM 试点先带来兴奋，随后在安全、数据驻留和成本问题上停滞。本项目正是从这一缺口开始：客户需要能够基于受控文档库作答、具备可审计性且支出可预测的智能体。
cloudstrata introduced AI Foundry as Managed AI Platform Engineering as a Service. The runtime provided multi-tenant isolation, retrieval pipelines with access controls, model routing, and usage metering. Inference and embeddings ran in EU-hosted infrastructure aligned with the customer’s cloud preference.
交付首先聚焦一个高价值领域——技术文档和服务知识——随后基于相同的平台契约进行扩展。评估框架和追踪使质量回退在更大范围推广之前就清晰可见。
IT 和采购部门获得了所需的管控：身份集成、密钥处理、配额策略，以及与工程遥测数据一致的成本报告。产品团队保留对提示词、语料库和业务成果的所有权。
成果是一种可持续的运营模式：cloudstrata 在 SLA 下运营平台层；客户则扩展用例。应客户要求，名称和专有细节保密。
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