识别
资料识别与字段抽取
面向图片、PDF 和长文本资料，完成内容识别、字段解析、类别判断和来源追踪。
AI CAPABILITIES
AI 能力进入业务系统前，先做边界治理
我们把 AI 能力拆成识别、结构化、检索、确认和治理几个环节，让每次输出都依赖可追溯数据，并能被业务系统稳定消费。
检索
知识检索与上下文组织
基于向量检索和业务规则组织上下文，减少无来源、不可验证的输出。
结构
结构化输出与系统协同
用统一字段、校验规则和确认流程，保证 AI 结果、业务系统和页面展示保持一致。
安全
安全边界与审计留痕
把风险词、免责声明、敏感访问日志和人工确认流程内置到产品系统中。
IN DEVELOPMENT
自研能力验证：资料结构化处理（研发中）
公司正在围绕资料记录、整理和归档场景验证 AI 工程能力。当前页面只展示研发方向、工程方法和合规边界，具体名称、功能范围和发布形态以正式上线版本为准。
STATUS
产品尚未正式上线
官网仅展示公司研发方向和工程实践，不作为产品发布或服务承诺。
SCOPE
资料整理工具
围绕用户主动上传、录入、确认和归档资料展开，不做在线服务承诺。
COMPLIANCE
边界前置设计
研发阶段同步考虑备案展示、内容安全、人工确认和审计留痕。
当前研发方向仅用于资料整理、格式转换和信息呈现，不提供专业判断、诊断结论或决策建议。
ENGINEERING CAPABILITIES
一个系统从前端到后端的交付面
当前工程能力覆盖用户端、管理端、服务接口、数据治理、安全审计和上线准备，适合从零到一搭建业务应用。
小程序与管理端
围绕用户使用路径和管理员处理流程设计界面，覆盖登录、资料、反馈、审计和安全配置。
用户体验
运营后台
权限配置
服务接口与业务边界
把核心流程、权限控制、数据校验和异常处理拆清楚，降低后续联调、扩展和运维成本。
服务接口
业务建模
异常处理
AI 与数据基础设施
集成识别、结构化、检索、存储和安全规则，围绕资料整理建立可追踪处理链路。
AI 工程
数据治理
审计留痕
DELIVERY METHOD
交付方式
不用模板堆功能，而是把需求、接口、数据、AI 边界、测试、上线准备和后续迭代放进同一套工程流程。
业务建模
明确用户角色、业务流程、数据对象和不可越过的边界。
系统边界
先定义数据结构、权限规则和协作边界，再同步各端实现。
AI 接入
将模型能力封装进可验证流程，保留人工确认与审计。
部署维护
协助国内云资源部署、备案信息展示、日志和后续迭代。
ABOUT
关于宇时未来
宇时未来（杭州）科技有限公司位于浙江杭州，专注 AI 产品工程、业务系统开发、数据结构化与国内云部署。
我们重视清晰的需求边界、可验证的交付过程和可维护的技术方案，帮助业务以更低风险完成数字化建设。
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