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gothinkVertical AI infrastructure
gothink 幫企業建立真正可交付的專屬模型能力
把企業原始數據，整理成能長期工作的 AI 系統。
gothink 專注在垂直 AI 的模型基礎設施層。我們協助團隊把既有 Log、知識與工作流程，轉化為低幻覺、低成本、可私有部署的專域模型，讓產品從展示版本走向穩定交付。
gothink method
- 教師模型生成 CoT 訓練樣本
- AI 裁判自動篩選黃金資料
- Knowledge Distillation 壓縮專域模型
- Confidence Calibration 降低幻覺風險
適合正在面對這些問題的團隊
- API 成本隨用量線性膨脹
- 通用模型在專業領域不穩定
- 企業客戶要求資料不出境與私有化
服務內容
不是做一個聊天機器人，而是幫你建立可維護的模型能力。
從需求診斷、數據工程、模型蒸餾到私有部署，整個流程不是拼湊工具，而是把企業資料變成一個能持續學習的資產。
模型需求診斷
盤點現有成本、資料狀態、輸出風險與可解釋需求，產出模型需求書與導入路徑。
黃金訓練集生成
以教師模型生成思考鏈樣本，再由 AI 裁判篩選，讓企業資料轉成可訓練資產。
專域模型交付
完成蒸餾、校準、部署與持續優化，交付可上線、可維護、可擴充的模型能力。
交付流程
標準化 SOP，讓每一次模型導入都能被驗證。
數據診斷
回答資料品質、成本壓力與輸出需求三個核心問題，建立模型需求書。
數據工程
清洗資料、對齊格式、生成 CoT，並用 AI Judge 篩出黃金訓練集。
訓練與校準
根據場景選基座模型，完成微調、Benchmark 與推理後處理。
部署與優化
依需求選擇 API 託管或私有部署，並建立季度增量訓練流程。
商業模式
同一套技術底座，對應兩種不同成長路徑。
Path A
Distill-Ops
給在意成本、毛利與可控性的產品團隊
- 優化既有 RAG 與推理流程
- 將業務 Log 蒸餾為小模型
- 部署於私有環境或內部服務層
- 收益模式：設計費 + 訂閱維護
Path B
Vertical-LLM
給想做出產業差異化與智力代差的團隊
- 訓練特定產業的專屬智能引擎
- 主打高準確、高專業、可託管
- 可支援多雲路由與推理分流
- 收益模式：高階 API 授權 + 算力代管
技術護城河
不只訓練模型，更在建一個能持續變強的飛輪。
推理後處理
用 Confidence Calibration 與 Output Filter 讓模型在邊界情況下更誠實，降低高風險幻覺。
數據排他性
每一個客戶合作都在累積去識別化黃金訓練資料，逐步建立無法輕易複製的品質優勢。
合規延展性
整體架構可延伸到金融、醫療與法律等高敏感領域的驗證與治理需求。
交付價值
這個網站要傳達的，不只是會做模型，而是會把模型做成可交付服務。
立即洽談
先用一次診斷，把模型方向、資料狀態與可行交付路徑講清楚。
你不需要先有完整標註，也不需要先搭好一整套訓練 infra。從資料盤點、蒸餾策略到部署模式，gothink 可以陪你把第一版做成可驗證的交付成果。
回覆方向：模型策略、資料盤點、部署模式適合洽談對象：創辦人、產品負責人、AI 團隊