高质量AI训练数据，从需求定义到安全交付
围绕模型目标建立数据规范，以多模态采集、精细治理、专业标注和分层质检形成可训练、可验收的数据集。
五阶段服务流程
根据项目目标组合服务模块，也可承接已有数据的清洗、标注或质量提升。
01 需求定义
02 定制采集
03 清洗治理
04 多模态标注
05 质检交付
质量不是终点检查，而是持续闭环
Q1规则校验
Q2人工初检
Q3交叉复检
Q4客户验收
Q5问题回流
Q6规则更新
Q7重新处理
Q8版本交付
标准交付物
数据文件与目录结构
具体格式、字段和验收阈值在项目启动阶段共同确认。
标签文件与标签字典
具体格式、字段和验收阈值在项目启动阶段共同确认。
交付清单与完整性校验
具体格式、字段和验收阈值在项目启动阶段共同确认。
抽检结果与质量报告
具体格式、字段和验收阈值在项目启动阶段共同确认。
异常数据与问题记录
具体格式、字段和验收阈值在项目启动阶段共同确认。
版本说明与变更记录
具体格式、字段和验收阈值在项目启动阶段共同确认。
启动您的AI训练数据项目
从数据规范、采集标注到质量验收，组合适合模型目标的服务模块。