關於 StoneAI
在StoneAI, Inc.，我們致力於將人工智能技術推向新高度。我們的蘭斯洛特系統（LS系統）0.1.0版目前正處於測試階段，這款系統展現了我們在自動化流程與AI整合領域的突破性成果。
我們的使命
透過創新的AI技術，為企業提供穩如磐石的智能解決方案，讓數據轉化為價值。無論您是技術人員、開發者還是企業決策者，LS系統都將為您帶來前所未有的效率與創新體驗。
跨國專業團隊
我們的團隊由來自台灣、美國、英國的頂尖人才組成，包括Arthur（技術長與創辦人）、Tina（首席提示工程專家）和Mary（共同創辦人），共同致力於開發最前沿的AI技術。
我們的願景
成為全球領先的企業級AI解決方案提供商，透過敏捷式部署策略，迅速響應市場需求，讓每一家企業都能輕鬆應用AI技術提升效能。
產品介紹
蘭斯洛特系統 (LS) 0.1.0版是我們的旗艦產品，為企業提供完整的AI解決方案
蘭斯洛特系統 (LS)
我們的旗艦產品，一個革命性的AI解決方案，專為自動化流程與AI整合所設計，目前處於測試階段。
- CoCML自訂化鏈式標注語言，實現高度彈性流程
- 多源整合能力，支援各種API與資料庫
- 嚴格的安全性與穩定性，提供可靠運行保障
- 智能優化與偵錯，持續提升流程效率
蘭斯洛特系統分步驟階段
1. 系統整體規劃與技術選型
技術棧決定
- 前端： 採用 Angular 19，建立具備良好互動性與安全性的單頁應用程式
- 後端： 使用 NestJS 作為 API 服務架構，利於模組化、易於擴充及維護
- 資料庫： 主資料庫採用 MySQL，專門儲存由提示獲取並快取的內文資料，同時也儲存會員、歷程等數據
- 金流串接： 透過已申請的 Stripe API 實現付款功能，確保所有支付流程均在站內安全網頁進行
多模型選擇策略
系統預計能根據任務需求選擇呼叫不同模型，包括：
- OpenAI GPT o3-mini
- Google Gemini 2.0 Flash
- AWS Nova Pro
- Claude 3.5 Sonnet
2. 核心功能模組開發
RAG LLM 與 AI 分析模組
- RAG Pipeline 建構，包含查詢解析、向量檢索與LLM生成
- AI 文章偵測分析，結合自訓練模型與Copyleak API
SEO 文章分析模組
- 關鍵字與結構分析，檢查標題、meta資訊、連結等SEO元素
- 可讀性與排名預測，運用NLP工具與歷史數據
會員與歷程管理模組
- 會員會籍管理與安全支付流程
- 會員儲值系統與扣點機制
API 接口整合
- 網頁/檔案文章分析器RESTful API
- 產生高品質人工文章API
模組交互關係圖
StoneAI的獨特優勢
頂尖提示工程
我們在提示工程領域處於領先地位，已實現Vibe Coding——99%的程式碼由LLM生成。這不僅大幅提升開發效率，更確保系統的前瞻性與創新性。
資訊尖端與跨國合作
我們的團隊由來自台灣、美國、英國的頂尖人才組成，這種跨國合作模式讓我們能夠快速整合全球資源，保持技術與資訊的領先優勢。
敏捷式部署
無論是人力還是資源，我們採用敏捷式部署策略，能迅速響應市場需求，為客戶提供最佳解決方案。
嚴格的安全性與穩定性
LS系統內建嚴格的例外處理機制與安全性措施，並經過壓力測試驗證其穩定性，為用戶提供可靠的運行保障。
蘭斯洛特系統技術架構示意圖
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