市場對AI的期待正在悄然變化。早期，企業更多關注“有沒有AI功能”，如今則更在意“能不能真正用起來”。公開數據顯示，超過一半已部署AI工具的企業表示，通用型模型在實際業務中準確率不足，尤其在專業領域，如法律條款解析、醫療設備參數匹配、供應鏈風險預判等場景，標準大模型常因缺乏行業語境而輸出“看似合理、實則偏差”的結果。技術與場景之間的斷層，成為不少企業推進智能化的隱形障礙。
在這樣的現實挑戰下，萬達寶推出的LAIDFU（來福）AI引擎，試圖提供一種更具彈性的解決方案。它不綁定單一技術路徑，而是支持多種向量模型，企業可根據數據特征選擇最適合的嵌入方式，提升信息檢索的精準度。無論是處理結構化的產品參數，還是非結構化的客戶反饋文本，系統都能通過匹配最優向量策略，實現更高效的語義關聯。
更重要的是，LAIDFU具備開放的架構，允許企業接入多種大語言模型。這意味著用戶不再被鎖定在某個特定供應商的API上，而是可以根據任務需求，靈活調用不同模型的優勢。例如，在生成對外營銷文案時啟用側重創意表達的模型，在分析合同風險時切換至擅長邏輯推理的版本，實現“因事選模”，而非“被迫適配”。
某醫療器械企業在使用LAIDFU后，將內部技術文檔、注冊資料、臨床反饋等數據通過專屬向量模型處理，并結合私有化部署的大語言模型進行問答訓練。一線技術支持人員只需輸入客戶問題，系統即可快速定位相關技術條款并生成合規解答，響應時間從平均4小時縮短至15分鐘以內。
技術的價值，往往不在于它多“新”，而在于它能否被企業真正掌控和調用。LAIDFU的設計思路，正是把選擇權交還給使用者，讓AI引擎不再是黑箱服務，而是可配置、可擴展、可深度融入行業邏輯的底層支撐。當企業能自主組合模型、定義流程，技術才真正開始推動行業本身的進化，而不只是停留在功能演示層面。