ezai.io

ezai.io

AI TOOL PROFILE工具资料

把 AI 部署进企业专属私有服务器的定制套件

官网地址 https://ezai.io/

访问官网
价格价格未公布,需联系销售
平台Web / API
归类聊天对话
收录2024-01-01
复核2024-01-01
编辑评分 4.0 / 5

ezai.io编辑总结

EDITOR REVIEW编辑评测

EZAI 是一套面向企业的 AI 集成与自动化套件,核心做法是先为客户搭建一台专属的 Google Cloud 私有服务器,让数据与 AI 系统在同一套受控环境中运行,仅授权人员可访问。在此基础上,它把企业位于任意位置的数据湖接入这台服务器,并提供 API 对接让模型实时取数;同一组织内可部署多个用途不同的独立模型,并分别设定访问级别。整套方案按企业需求定制,因此价格、免费额度与具体档位均未公布,只能联系销售获取报价。

ezai.io是什么?

EZAI 是一套企业级的 AI 套件,目标客户是需要把 AI 能力接入自有数据、又不愿把机密数据交给公共服务的公司。它的产品形态不是开箱即用的网页工具,而是一套按公司需求定制的交付方案:先建环境,再接数据,最后部署模型。

交付从专属服务器开始。EZAI 会为客户搭建一台独立的 Google Cloud 服务器,把数据与 AI 系统放在同一个安全且保密的环境中,权限只开放给经过授权的人,目的是让机密数据始终留在企业自己的控制范围内。数据侧支持把整个数据湖接入这台服务器,无论数据原本存放在哪里;同时通过 API 集成对接动态数据,为模型提供实时的数据检索。

模型侧支持在同一组织内部署多个用途独立的 AI 模型,每个模型的用途可自行定义,访问级别也按需分配,并可按照企业的合规要求做定制配置。普通使用者通过授权访问使用模型,开发者侧重 API 对接与数据集成,IT 与合规团队则通过访问级别与环境隔离来控制风险。

ezai.io核心功能

CAPABILITIES工具标签

专属私有服务器

为客户单独搭建一台 Google Cloud 服务器,数据与 AI 系统运行在同一套保密环境中,仅授权人员可访问,用于降低数据泄露风险。

官方说明 ↗

数据湖快速接入

支持把企业整个数据湖接入专属服务器,无论数据原本存放在什么位置,官方给出的接入耗时单位是分钟级。

官方说明 ↗

API 实时取数

为动态数据提供 API 集成,在模型与具体 API 之间建立定制连接,使模型能够实时检索准确数据,保持系统信息的相关性。

官方说明 ↗

多模型独立部署

可在整个组织内部署多个用途相互独立的 AI 模型,用途由企业自行定义,部署粒度按组织范围而非单一应用。

官方说明 ↗

分级访问控制

每个模型的访问级别可按企业需要分别设定,不同岗位拿到的权限可以不同,便于在开放 AI 能力的同时限制敏感数据触达范围。

官方说明 ↗

合规定制配置

模型可按组织内部的严格要求做定制配置,用于在引入 AI 的同时维持既有的标准与流程。

官方说明 ↗

ezai.io值不值得用?

VERDICT工具标签

当企业的痛点是「数据不能出内网、又要用上大模型」时,EZAI 的路径是清楚的:先给一台专属的 Google Cloud 服务器,再把数据湖接进去,最后按部门部署用途不同的模型并分配权限。适合有一定 IT 能力、愿意为隔离环境投入预算的中大型团队。反过来,如果你只是想找一个打开网页就能聊天的工具,或者预算有限、希望先看到明确报价再决定,这套方案目前价格未公布,只能通过销售沟通,决策周期会明显更长。

建议选它的情况

  • 数据敏感、要求 AI 与数据同处私有环境的企业
  • 需要在同一组织内部署多个用途不同模型的公司
  • 已有数据湖、希望分钟级完成对接的团队
  • 对权限分级和合规配置有明确要求的组织

不建议选它的情况

  • 只想找个网页版聊天工具的个人用户
  • 要求先看到公开报价再评估的采购方
  • 没有 IT 团队承接私有服务器运维的小团队

ezai.io使用建议

HOW TO USE工具标签
入门先把路子走对
  1. 先梳理数据边界在沟通前先列清楚哪些数据必须留在内网、哪些可以走 API 对接,这直接决定专属服务器的配置方案。
  2. 按部门定模型用途部署前把组织内要用的模型逐个列出用途,避免上线后再拆改,多模型独立部署的粒度就是按用途划分的。
  3. 先接一个数据源试跑不要一次接入整个数据湖,先挑一个位置明确、结构清楚的数据源验证 API 取数与权限配置是否按预期工作。
进阶省时间也省钱
  1. 访问级别按最小权限给每个模型的访问级别分开设定,默认只给岗位必需的那一级,后续按实际使用记录再逐步放开。
  2. 把 API 连接做成清单模型与具体 API 之间的连接是定制的,维护一份对应关系清单,数据源变动时能快速定位需要改哪一条。
  3. 合规要求提前转化成配置项把组织内部的严格标准先写成可执行的配置条件,再交给部署环节,比上线后逐条返工更省时间。

ezai.io适合谁用?

WHO IS IT FOR工具标签

数据敏感型企业 IT

推荐

要求 AI 系统与机密数据同处专属 Google Cloud 服务器、只对授权人员开放,这类隔离环境正是它的设计前提。

多部门并行的中大型组织

推荐

需要在同一组织内部署多个用途独立的模型,并为不同团队分配不同访问级别,多模型与分级权限正好对应。

已有数据湖的团队

推荐

把整个数据湖接入专属服务器被描述为分钟级操作,且不论数据原本位于何处,已有数据资产的团队接入成本相对低。

预算需先审批的采购方

有条件

价格与免费额度均未公布,需联系销售获取报价,采购流程要求先比价的团队会多出一轮沟通成本。

个人用户与轻量尝鲜者

不推荐

整套方案围绕专属服务器与定制集成展开,没有可直接注册使用的自助入口,个人场景并不划算。

ezai.io优点和缺点

PROS & CONS工具标签

优点

  • 数据与 AI 系统同处专属 Google Cloud 服务器,仅授权人员可访问
  • 支持接入整个数据湖,官方描述接入耗时为分钟级
  • 通过定制 API 连接实现动态数据的实时检索
  • 可在同一组织内部署多个用途独立的模型
  • 每个模型可单独设定访问级别,权限粒度细
  • 模型可按组织内部的严格标准做定制配置

缺点

  • 价格、免费额度与档位均未公布,只能联系销售
  • 没有自助注册入口,先沟通再交付
  • 私有服务器方案需要企业自行承接后续运维
  • 模型与 API 的连接为定制,新增数据源要另行对接
  • 未公布支持的模型种类与语言范围

ezai.io常见问题

FAQ工具标签
EZAI 多少钱,有免费额度吗?

价格与免费额度未公布,方案按企业具体需求定制,需要联系销售获取报价。由于交付内容包含一台专属 Google Cloud 服务器和定制化的数据与 API 对接,费用通常与服务器配置、接入的数据源数量和部署的模型数量相关,因此没有一张公开的价目表可以对照。

它是怎么保证数据安全的?

第一步是搭建一台专属的 Google Cloud 服务器,让数据和 AI 系统运行在同一套安全且保密的环境中,并且只对经过授权的人员开放访问。机密数据因此始终留在企业自身的控制范围内,用于降低数据泄露的风险。这是整套方案的地基,后续的数据接入与模型部署都在这台服务器上进行。

接入公司现有的数据要多久?

把整个数据湖接入专属服务器被描述为分钟级操作,而且不要求数据原本存放在特定位置。对于持续变动的数据,则通过 API 集成建立模型与具体 API 之间的定制连接,让模型能够实时检索准确数据。实际耗时取决于数据源的数量与结构,可以先挑一个数据源试跑再铺开。

能不能给不同部门用不同的模型?

可以。同一组织内部支持部署多个用途相互独立的 AI 模型,每个模型的用途由企业自行定义,访问级别也可以按需要分别设定。这样一来,不同岗位拿到的权限不同,敏感数据的触达范围可以收窄。模型本身还能按组织内部的严格要求做定制配置。

国内能直接用吗?

数据与 AI 系统运行在专属的 Google Cloud 服务器上,服务器所在区域与访问链路会直接影响国内团队的连接体验和合规判断,具体的地域支持范围未公布,接入前需要与销售确认服务器位置与访问方式。