带插件的单代码库部署
Alli 被描述为可在 SaaS 和本地部署之间使用同一代码库运行,并通过插件交付客户专属能力。首页突出显示了基于插件的组件,如 SSO、加密、OCR 和邮件。
Allganize 是面向企业的 AI 平台,基于 Alli 提供搜索、分析、自动化和智能体工作流,支持 SaaS、私有云或本地部署,强调可追溯答案、治理控制和无代码应用。
Allganize 是一个以 Alli 为核心的企业 AI 平台,网站将其描述为面向业务使用的 LLM 赋能器。产品页面将其定位为可跨结构化和非结构化企业数据进行搜索、分析、自动化和智能体式工作流的系统。
该平台被介绍为可部署在 SaaS、私有云或本地环境中,并支持选择符合监管、安全和成本要求的 LLM。网站还强调插件扩展能力、治理控制,以及直接引用源材料的可追溯回答。
Alli 被描述为可在 SaaS 和本地部署之间使用同一代码库运行,并通过插件交付客户专属能力。首页突出显示了基于插件的组件,如 SSO、加密、OCR 和邮件。
该平台使用智能体式 RAG 流程,通过“思考 → 行动 → 修订”的循环来评估自身答案。网站将其定位为处理生产数据中的版本冲突、矛盾和更新缺失的一种方式。
无代码工作流支持针对大输入的 MapReduce 式分布式处理。首页表示 Alli 可处理 100 万行 Excel 文件和 500MB Word 文件,同时保持数据完整性。
平台强调可追溯答案,能够保留文档版式,并在源文档上高亮引用区域。这被呈现为页面级来源验证,而非文件链接式引用。
Alli Works 提供面向企业任务的预构建 AI 智能体,以及对话式或完整应用界面。页面还表示用户可以零代码构建自己的智能体。
Deep Research 面向企业中安全的研究与分析,覆盖杂乱且孤立的数据。页面中的示例工作流包括 RFP 起草、市场分析和运营问题调查。
当团队需要一个可立即使用的企业助手来处理重复性业务任务时,可使用 Alli Works。页面将其定位为可连接现有系统的对话式副驾驶、完整应用工具和无代码自定义智能体。
可将 Deep Research 用于对内部文档、案例研究和其他孤立数据进行结构化分析。页面将其定位于 RFP 回复、市场评估和根因调查。
当答案需要基于原始来源进行追溯时,可将该平台用于文档密集型问答。首页强调了引用区域、页面级验证和保留版式的证据。
可将无代码工作流用于需要重视数据完整性的大文件处理任务。首页举例称可通过基于 MapReduce 的处理来处理 100 万行 Excel 文件和大型 Word 文档。
适用于需要灵活部署和治理控制的组织。产品页面提到了 SaaS、私有云、本地部署、SAML 以及企业级安全控制。
Allganize 将 Alli 作为一体化企业 AI 平台,可部署于 SaaS、私有云或本地环境。产品页面将其描述为采用单一代码库方式支持 SaaS 和本地部署,并针对敏感数据使用场景提供可选的本地部署。
网站将 Alli 定位为面向企业 AI 的解决方案,可用于文档搜索、答案生成、报告起草、合同审阅、ERP 录入以及杂乱内部数据分析等任务。Alli Works 强调预构建智能体,而 Deep Research 则侧重于企业数据上的研究与分析。
Allganize 表示,Alli 可与 Alli Works 页面上的文档、数据库、SharePoint、Teams、Confluence、Slack 和 Google Drive 等数据源协同工作。首页还强调了基于插件的扩展能力,例如 SSO、加密、OCR 和邮件。
在提供的内容中,定价页面没有显示公开的方案价格。它仅确认所收集的页面文本中未披露定价信息。
源页面没有提供完整的设置清单或实施时间表。不过,页面显示该平台支持无代码智能体创建、企业治理,以及可适配现有系统的部署选项。