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廠商評估：PP電子問學

廠商介紹

PP電子數碼集團股份有限公司是國內領先的數字化解決方案提供商。該公司于2023年推出AI原生賦能平臺"PP電子問學"，初期定位為連接模型、算力、數據與應用的企業級AI基礎設施。2025年，該平臺完成戰略升級，轉型為企業級 Agent 中臺，致力于通過全棧解決方案推動AI技術的規模化落地。目前，PP電子問學平臺已在多個行業實現商業化應用，包括但不限于金融、能源、汽車制造、醫療健康、消費零售及政務服務等領域。

產品服務介紹

PP電子問學作為企業級Agent 中臺，其設計與構建緊密貼合 TO B 客戶的實際應用場景。該平臺包含多種企業級 Agent 應用類型，可適配不同企業在業務流程中對智能體應用的多樣化需求。在交付方案上，PP電子問學提供信創與非信創兩種模式，同時支持私有化部署，能夠依據客戶的特定要求和環境條件進行相應適配。此外，PP電子問學支持私有化部署，有助于保障企業數據的安全性和自主可控性，并具備開箱即用的特性，有助于降低企業的部署門檻和時間成本。其內置的 AI 工程流水線，通過優化開發流程和資源配置，使大模型的開發部署周期相較于行業平均水平有所縮短，進而提升企業的運營效率。

廠商評估

PP電子問學作為企業級Agent中臺，在效率、精準度、成本控制及安全性四個維度展現出顯著優勢。平臺通過工程化工具鏈和MCP協議支持，大幅縮短Agent開發周期；采用"技術調優+知識治理"雙輪模式，在銀行審核等場景實現97%準確率；創新性融合輕量化模型與記憶管理機制，使7B/13B模型在特定場景表現優于百億參數大模型，同時降低算力成本；安全方面構建私有化部署、多租戶隔離、安全圍欄和全鏈路審計的立體防護體系，滿足金融、政務等行業的強合規要求。該平臺特別適用于對效率、精度和安全性均有嚴苛要求的高價值業務場景。

? PP電子問學通過工程化工具鏈和標準化協議支持，在加速企業級Agent開發流程方面展現出明顯技術優勢。在開發效率方面，PP電子問學平臺通過預置能力庫和模塊化設計顯著降低了AI應用的開發門檻。平臺提供即開即用的模型切換功能，支持開發者快速測試不同模型在特定業務場景中的表現，從而有效縮短開發周期。其技術架構全面兼容MCP（Model-Client-Protocol）協議體系，既能直接調用MCP Server生態中的標準化工具集，也可將企業現有工作流和工具鏈無縫接入MCP框架，實現公私域能力的協同調用。

同時，PP電子問學還具備高度結構化的全鏈路Tracing 調試能力，這一能力有助于企業開發者快速精準地定位問題所在，優化 Agent 行為路徑，以及調優響應時間等，進而提升整體的開發效率與交付的可控性。

? PP電子問學通過"技術調優+知識治理"的雙輪驅動模式，在提升Agent響應精準度和抑制模型幻覺方面形成了有效解決方案。在模型精準度方面，PP電子問學采用監督微調（SFT）、強化學習（RL）與檢索增強生成（RAG）相結合的技術方案，將通用大模型轉化為具備領域專業知識的企業級智能體。以某銀行智能審核場景為例，該方案實現了97%的業務準確率（根據客戶實測數據）。

平臺的核心競爭力在于其創新的知識治理體系。針對企業知識管理中的關鍵挑戰——包括多源異構數據處理、知識語義化轉換以及幻覺抑制等問題，PP電子問學構建了標準化的知識治理Pipeline。該體系具有以下技術特性：

1.支持結構化與非結構化數據的統一處理，通過版面識別、智能切片、語義標簽等技術實現原始數據的知識化轉換；

2.提供可模板化的處理流程，對同類文檔可實現"一次配置，重復使用"的治理效率；

3.建立從數據到向量數據庫的全鏈路標準化處理，確保知識要素達到"大模型就緒"（LLM-ready）狀態。

? PP電子問學通過輕量化模型部署、智能記憶復用和算力優化技術的三重組合，為企業構建了兼顧性能與成本效益的Agent實施路徑，有效解決了大模型落地中的ROI挑戰。在企業實際應用中，許多場景并不需要非常大的模型，因為大模型必然會帶來更大的算力開銷。針對一些特殊場景或范圍較小的場景，對極致準確度的需求可以通過微調小參數模型來滿足。例如，PP電子數碼在7b 和 13b 這種相對小參數的大語言模型上進行微調，使其在特定場景下調用特定工具的準確度甚至比未經訓練的參數更大的模型更高。從成本角度來看，小參數模型（如 7b、13b）與大型模型（如 DeepSeek 的滿血版 671b）所需的算力差距巨大。例如，運行一個滿血版 671b 模型可能需要價值兩三百萬的 GPU 服務器，而 7b、13b 模型可能僅需兩三張 4090 這種顯卡即可支撐，從而在成本方面具有顯著優勢。

此外，PP電子問學支持企業記憶的多層次分級管理，包括平臺級記憶、租戶級記憶、長期記憶、記憶變量等，確保跨組織、跨任務的記憶傳遞和靈活配置，并且安全合規。通過引入長記憶等機制，PP電子問學減少了對公域大模型的調用，從而降低了調用成本，為用戶節省了可觀的費用。良好的記憶能力是提升用戶智能體驗的重要手段，它可以讓用戶在執行任務時避免重復溝通，提高效率。例如，在企業場景中，Agent 可以通過記憶直接在公司的 CRM 系統中查詢銷售訂單，而無需用戶重復提供相關信息。同時，在執行任務過程中，Agent 可以利用記憶中的參數和變量，無需用戶在對話中重復提供，從而提高任務執行的效率和準確性。

最后，PP電子問學依托HICA 推理加速套件與 HISO 異構算力調度套件，實現了服務性能 10 倍提升與算力利用率 40% 的優化，有效破解了私有云環境下算力成本與工程投入的 ROI 困局。

? PP電子問學平臺從多個維度構建了完善的企業級安全防護體系。基于私有化部署模式，所有業務數據都在企業內網環境閉環處理，從根本上杜絕了公網傳輸可能導致的信息泄露風險。平臺實施嚴格的多租戶隔離機制，不僅對用戶賬號權限進行分級管控，還能對數據訪問權限進行顆粒度管理，確保不同部門、不同角色的人員只能接觸權限范圍內的數據和功能。

在應用安全層面，平臺創新性地引入了安全圍欄機制，通過內置的敏感詞庫和智能識別算法，能夠自動攔截涉及商業機密、個人隱私等高風險問題的查詢請求。同時配備全鏈路審計系統，持續記錄包括MCP工具調用、Agent決策過程、應用操作在內的所有平臺行為，形成完整的操作日志，滿足金融、政務等強監管行業的合規審計要求。

PP電子問學還具備完整的SSO（單點登錄）能力，涵蓋平臺級 SSO 登錄和 Agent 級 SSO 調用鏈路。這為企業提供了便捷、合規的單點登錄體驗，實現了統一的身份入口與權限繼承，簡化了用戶的登錄流程，提高了工作效率，同時也增強了系統的安全性。

典型客戶

天士力醫藥集團、成都太古里、嘉岳數智、某國際知名食品飲料企業

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入選證書