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什么是 Iris.ai
在企业级 AI 应用场景中，构建一个可靠、可维护的 RAG（检索增强生成）系统往往面临多重挑战：如何高效处理海量文档、如何确保 AI 代理的回答质量、如何持续监控和优化系统性能。这些问题困扰着许多希望借助 AI 提升效率的企业。
Iris.ai 正是为解决这些痛点而生的企业级 Agentic RAG 即服务平台。作为统一的 AI 开发运维平台，Iris.ai 专注于帮助企业构建、管理和监控持久的 Agentic RAG 系统，让 AI 从实验走向生产成为可能。
核心要点
- Agentic RAG 架构：智能体增强的检索增强生成技术
- 1.6亿+ 文档安全摄取能力，企业级数据管道
- 35%+ LLM 使用成本节省，80%+ AI 上市时间加速
- 服务全球领先企业，包括 ArcelorMittal、Finnish Food Authority
Iris.ai 的核心差异化在于提供端到端的解决方案，而非零散的工具组合。平台已在 50 多个用例中评估了超过 20 万个答案，积累了深厚的行业经验。这不是概念验证，而是经过生产环境验证的企业级方案。
Iris.ai 的核心功能
Iris.ai 提供从系统构建到持续运营的全套能力，帮助企业在生产环境中稳定运行 AI 代理。
Agentic RAG 系统构建是最核心的能力。您可以用它来与专家团队协作，在 30-60 天内完成生产级智能体增强 RAG 代理的构建。这不是简单的 API 调用，而是针对您业务场景深度定制的 AI 解决方案。
实时监控仪表板让生产环境监控变得简单。您可以用它来实时追踪 AI 代理的性能和运行状态，自定义监控框架满足企业级的可视化需求。出了问题能第一时间发现，这是生产系统的基本要求。
安全数据摄取解决了企业最关心的数据安全问题。您可以用它来大规模处理文档，平台已累计安全摄取超过 1.6 亿份文档。企业级数据管道确保数据在传输和处理过程中的安全性和完整性。
自定义评估框架帮助您量化 AI 表现。您可以用它来根据业务需求定制评估标准，50 多个用例的评估经验加上 20 万+ 答案的验证，让评估结果真正反映实际业务效果。
此外，提示词工程与优化有专业团队辅导，CI/CD 最佳实践提供完整 DevOps 流程支持，团队认证培训通过 Hands-on 帮助内部团队提升技能，性能治理与合规确保系统持续稳定运行。
- 统一平台：从构建到监控一站式解决，无需拼接多个工具
- 实时监控：自定义仪表板，生产环境运行状态一览无遗
- 企业级安全：1.6 亿+ 文档处理经验，安全摄取有保障
- 定价不透明：采用 Contact Sales 模式，具体价格需要咨询
- 实施周期较长：完整实施需要数月时间，需要企业有耐心投入
💡 选择建议
Iris.ai 的三阶段实施路径（Co-Create → Enable → Expand）适合不同规模的企业。如果您是首次尝试 AI 应用，建议从 Co-Create 阶段开始；如果您已有基础能力，可以快速进入 Enable 阶段扩展能力。
谁在使用 Iris.ai
Iris.ai 的客户遍布制造业、公共部门和电信行业，以下是几个典型的应用场景，看看是否与您的情况相似。
制造业 R&D 优化是 Iris.ai 的核心应用领域之一。全球最大钢铁制造商 ArcelorMittal 将 Axion 集成到研发流程中，专利审查时间从数周缩短到数月内完成，同时能审查更多专利。痛点是传统专利审查耗时太长，研发流程效率低；解决方案是 AI 代理快速定位相关专利；效果是显著缩短研发时间线。
公共部门危机响应展现了 AI 在特殊场景下的价值。芬兰食品监管机构在面对禽流感等实时危机时，通过 RSpace 快速跨学科定位相关论文。痛点是手动审查 niche 主题论文极其繁琐；解决方案是 AI 快速检索和筛选；效果是在紧急情况下及时获取关键研究支持决策。
跨学科知识管理帮助研究人员弥补知识缺口。当需要研究跨领域课题时，研究人员可以快速访问相关最新研究，解决跨领域知识存在空白的问题。
电信行业项目交付验证了 Iris.ai 的快速落地能力。一家全球领先电信公司在评估了 21 个供应商后选择 Iris.ai，几周内就交付了完整可用的解决方案，超越所有竞品的技术能力和实际应用表现。
企业 AI 规模化是许多大型企业的最终目标。通过三阶段实施路径，企业可以逐步上线 3-5 个 AI 代理，建立 5+ 活跃用例，实现 AI 的大规模应用。
💡 你是哪种场景？
- 制造业 R&D 团队？→ 推荐 Axion 产品
- 研究机构或公共部门？→ 推荐 RSpace 产品
- 需要快速交付的企业？→ 评估阶段就展现优势
快速开始：Iris.ai 实施路径
Iris.ai 采用成熟的三阶段实施方法，确保企业 AI 项目从概念到落地的每一步都有明确目标和交付物。
**第一阶段：Co-Create（30-60 天）**是与专家团队协作构建初始代理的阶段。这个阶段您需要明确业务需求和技术方案，Iris.ai 的工程师会与您的团队紧密合作，深入了解业务流程和痛点，定制化构建第一个 AI 代理。30-60 天的密集协作，确保系统真正解决您的核心问题。
**第二阶段：Enable（30-90 天）**是能力建设和流程规范的阶段。提示词工程优化让 AI 回答更精准，团队认证培训让内部人员掌握运维能力，CI/CD 流程建立让系统更新更规范。这个阶段的目标是让您团队能够独立运营 AI 系统。
第三阶段：Expand是持续性能治理和规模化推广的阶段。系统上线后不是终点，而是持续优化的起点。3-5 个 AI 代理陆续上线，5+ 活跃用例逐步扩展，Iris.ai 陪伴企业一起成长。
在开始实施之前，建议您准备好以下内容：明确的业务需求和预期目标、优先级的用例场景、以及愿意投入学习 AI 技术的内部团队。Iris.ai 是企业级定制方案，您的投入程度直接影响最终效果。
💡 实施准备建议
- 先从最痛的业务痛点入手，选择 1-2 个核心用例
- 组建跨部门小组，包含业务、技术和运营人员
- 预留足够的学习时间，团队认证培训是必须的
Iris.ai 的定价方案
Iris.ai 采用企业级定制定价模式，根据您的具体需求和使用规模量身定制解决方案。由于每个企业的用例和规模不同，平台不公开固定价格，采用 Contact Sales 模式获取报价。
| 方案 | 核心功能 | 适合人群 |
|---|---|---|
| Starter | 单用例构建、基础监控、团队培训 | 初次探索 AI 能力的企业 |
| Professional | 多用例构建、自定义评估、CI/CD 支持 | 需要构建多个 AI 代理的企业 |
| Enterprise | 规模化部署、持续性能治理、专属支持 | 大规模部署和持续运营的企业 |
虽然具体价格需要联系销售获取，但 Iris.ai 提供明确的 ROI 保障：35%+ LLM 使用成本节省和80%+ AI 上市时间加速。这意味着您投入的成本将在效率和成本节约中获得回报。
💡 定价建议
建议先与 Iris.ai 团队沟通您的具体用例和规模，他们会根据实际情况推荐最合适的方案。记住，最贵的方案不一定最适合您，关键是匹配业务需求。
常见问题
Iris.ai 是什么类型的平台？
Iris.ai 是企业级 Agentic RAG-as-a-Service 平台，专门帮助企业构建、管理和监控 RAG 系统。与简单的 AI 工具不同，它是完整的开发和运维平台，适合希望在生产环境中运行 AI 代理的企业。
Iris.ai 适合哪些行业？
目前聚焦制造业、公共部门和电信行业。制造业 R&D 部门可以用 Axion 产品优化专利审查和研究流程；公共部门可以用 RSpace 进行快速研究检索；电信行业可以用它快速交付企业级 AI 解决方案。
数据安全性如何？
Iris.ai 强调安全摄取，已累计处理超过 1.6 亿份文档。企业级数据管道确保数据在传输和处理过程中的安全性。具体的安全措施和合规认证可以在与销售团队沟通时详细了解。
完整的实施周期需要多长时间？
完整实施分为三个阶段：Co-Create 30-60 天完成初始代理构建，Enable 30-90 天完成能力建设，之后是持续的 Expand 阶段。总计大约 2-4 个月可以见到明显的业务效果。
与其他 AI 供应商相比，Iris.ai 有什么优势？
一个全球领先电信公司的案例很有说服力：他们评估了 21 个供应商后选择 Iris.ai，最终在几周内交付了完整可用的解决方案，超越了所有竞品的技术能力和实际应用表现。35%+ 的成本节省和 80%+ 的上市时间加速也是实打实的 ROI。
可以分享一些成功案例吗？
当然可以。ArcelorMittal（全球最大钢铁制造商）将 Axion 集成到 R&D 流程后，数据摄取和处理显著简化，R&D 时间缩短数周至数月。芬兰食品监管机构在实时危机情况下通过 RSpace 快速定位相关论文。电信公司在评估 21 个供应商后选择 Iris.ai，几周内交付可用方案。
