BOMML

它把大模型的运行、调优和知识库接入放在一个平台里。你可以把模型部署成接口给应用调用，也可以用自己的数据微调模型，或者挂上内部文档让模型基于资料回答问题。适合不想自己搭推理环境的团队。

平台提供调优能力，可以用业务数据对基础模型做微调，让输出更贴近特定领域的说法和术语。效果和数据的整理质量关系很大，建议先准备一批能对照的业务问题来验证调优是否真的带来提升。

本地部署是它强调的形态，可以把模型和数据放在自有环境里运行，数据不出本地。这条路适合对合规和保密有要求的组织，但需要有人维护运行环境，选之前要评估自己的运维能力。

平台提供 API，应用侧按接口调用即可，不用关心底层的算力和并发调度。开发者一般会先部署一个模型把链路跑通，确认请求正常响应后，再把业务逻辑接上去。

把文档资料接进平台后，模型回答时会引用这些内容，适合需要基于内部资料作答的场景。检索命中的准确度受文档结构影响，建议先小范围试，确认回答质量后再批量导入全部资料。

公开接口适合轻量尝试，不用管环境就能调用。BOMML 更偏向把模型掌握在自己手里的场景——需要私有化、需要微调、需要接自家知识库时，用这类托管平台比直接在公开接口上做更顺。