宏浩飞宇 四川宏浩飞宇网络科技有限公司
企业级软件自研 · 私有化交付

系统稳得住,
客户接得住。

两套自研系统:一套把机房、主机与变更管住,一套把客户咨询接住。部署在客户自己的服务器上,源码可交付、接口可对接。

运行概览界面示意 · 演示数据
2 套自研产品线
7×24监控、告警与值守
双模式私有化与 SaaS
链路正常最近更新 1 分钟前
2 套自研产品线
7×24监控、告警与值守
双模式私有化与 SaaS
成都本地交付与支持
产品线

两套系统,各自解决一类问题。

一套对内守住系统,一套对外接住客户。都支持私有化部署,源码可交付。

01智能化运维

宏浩飞宇智能化运维管理平台

把主机、告警、变更、工单和审计放进一个工作台:变更先做安全预检查与风险评估,执行有白名单和熔断,事后每一步都留指纹。

  • 三层安全体系
  • 六因子风险评分
  • 全状态机工单
  • 告警聚合与根因
  • SHA256 审计指纹链
工单 #WO-2411 · 变更执行界面示意 · 演示数据
安全预检查 审核 待执行 二次校验 归档
资产等级25
影响面22
命令危险度20
风险评分 86 · 已自动升为 P0双人审批
同机房 7 条重复告警已聚合降噪 82%
审计指纹 SHA256 已落链可追溯
执行器:SSH 白名单 · 熔断已开启
看产品详情
02云客智能客服

宏浩飞宇云客智能客服系统

多租户的在线客服:实时会话、技能组分配、AI 知识库与工单流转,平台与商户两套后台,按租户做行级隔离。

  • 多租户行级隔离
  • 实时会话网关
  • 技能组与分配策略
  • AI 知识库 RAG
  • 会话转工单
云客 · 售前咨询技能组:售前支持
访客 · 官网进入 · 租户 acme
你们支持私有化部署吗?我们有 3 个门店。
支持。可以部署在你们自己的服务器,商户后台和数据都留在本地。
那坐席怎么分配?
按技能组分配:轮流、空闲优先、技能优先三种策略可选。
AI 知识库命中 2 条 · RAG
会话已建工单分配给:售前一组
看产品详情
能力对照

两套系统,各管一头。

左边守住系统与变更,右边接住咨询与订单。同一套交付方式,不同的落点,可以只上一套。

对比维度智能化运维云客智能客服
解决的问题 运维机房、主机与变更管住 客服咨询、订单与售后接住
部署方式 运维私有化,装在客户自己的服务器 客服私有化,或平台化多租户
账号与权限 运维RBAC 分角色,关键操作 TOTP 二次验证 客服平台后台与商户后台分离,租户行级隔离
日常入口 运维Web 工作台 + uni-app 移动值守 客服访客聊天窗口 + 坐席工作台
智能能力 运维告警聚合降噪、Top3 根因、白名单自愈 客服模型自选、知识库检索、AI 先答人工兜底
流程闭环 运维全状态机工单:提交→审批→执行→校验→归档 客服会话转工单,按技能组分配处理
留痕与审计 运维SHA256 指纹链,改动可复核 客服会话与操作留痕,可按租户查询
技术栈 运维Spring Boot 3.2 · JDK21 · Vue3 · MySQL8 客服Java21 · Netty · Redis · RabbitMQ · MySQL8
二次开发 运维执行器白名单扩展,接口可对接 客服模型接口、知识库与业务接口可扩展
适合谁 运维政企、制造厂区、系统集成商 客服电商、连锁门店、多商户平台

两套系统各自独立部署,也可以只上一套。先看现有系统与环境,再定先上哪块。

交付方式

买的不只是软件,是一套能落地的交付。

从评估到上线,再到后面的维护,都由同一支团队负责。

私有化部署

系统装在客户自己的服务器或专有云上,数据不出内网。支持 Docker Compose 与 K8s 两种编排方式。

对接现有系统

提供 HTTP 接口与消息通道,可对接现有工单、CMDB、监控与账号体系,不要求推倒重来。

源码与二次开发

源码可交付,按客户的字段、流程与报表做扩展,改动范围和上线节奏提前约定。

本地化响应

成都本地团队,远程与到场两种支持方式,问题按等级排期处理,不走层层转包。

运维监控中心
01 · 智能化运维

故障来了,先有人知道,再有据可查。

变更不是点一下执行就完事:先做安全预检查,再按六个因子算风险,够了就升 P0 双人审批,执行时还有白名单和熔断。

  • 告警按指纹聚合,先给 Top3 根因
  • 工单十态流转,越级提交会被拦下
  • 六因子风险评分,≥80 自动升 P0
  • SSH 白名单执行,异常指标自动熔断
  • 审计记录带 SHA256 指纹链,改一条就对不上
生产环境 · 变更与告警 界面示意 · 演示数据
工单量告警量
在管主机312台
今日告警46条
待审工单5单
核心交换机 CPU 持续 92%P1 · 聚合 7 条
订单库主从延迟 3.2sP1
应用节点磁盘 78%P2
API 网关 5xx 比例回落已恢复
Top3 根因:配置变更 · 容量不足 · 依赖超时
证据链:告警指纹 → 变更记录 → 执行日志
告警聚合降噪、根因排序与证据链均由平台生成,上图数值为演示数据。
02 · 云客智能客服

咨询接得住,也要交得出去。

多租户在线客服:模型可换、知识库自建,实时会话、技能组分配,会话可转工单。平台管租户,商户管坐席,两套后台分开。

  • 多租户行级隔离每个租户的数据按 tenant_id 隔离,平台侧与商户侧权限...
  • 实时会话网关Netty + STOMP 承载长连接,消息按会话与租户路由,...
  • 技能组与分配策略轮流、空闲优先、技能优先三种策略,按租户与时段配置。
  • AI 知识库 RAG文档切片后用 bge-m3 向量化,回答带命中来源,减少胡编。
  • 会话转工单一键建单,创建→分配→处理→关闭,处理结果回写会话。
云客 · 售前咨询技能组:售前支持
访客 · 官网进入 · 租户 acme
你们支持私有化部署吗?我们有 3 个门店。
支持。可以部署在你们自己的服务器,商户后台和数据都留在本地。
那坐席怎么分配?
按技能组分配:轮流、空闲优先、技能优先三种策略可选。
AI 知识库命中 2 条 · RAG
会话已建工单分配给:售前一组
03 · 智能能力

智能不是聊天窗口,是少干重复活。

客服侧接自己的模型、建自己的知识库;运维侧把降噪、定位和重复处置做成流程,结论带证据。

智能化运维

告警聚合降噪

同资产同指标 30 分钟内合并,拓扑相邻资产的级联告警并成一个事件,抖动风暴单独标记;压缩率作为验收指标,值班先看事件而不是刷屏。

云客智能客服

模型自己选

默认用平台部署的 Ollama,不额外买 Token;也可以填自己的 OpenAI 兼容接口:OpenAI、DeepSeek、通义千问。地址、Key、模型名、Token 上限与温度在商户后台改,切换不中断会话。

智能化运维

Top3 根因与证据链

拓扑关联、指标特征规则、历史已闭环根因、知识库相似案例四路加权,输出候选根因、置信度与证据链;证据不足时明说,不硬给结论。

云客智能客服

知识库自己建

按租户建知识库,文章入库后自动分块、用 bge-m3 转成向量;提问时检索 Top5 片段注入上下文,回复会标注是否引用了知识库。

智能化运维

白名单自愈

重启服务、清理日志这类动作进白名单后可自动执行,带全局熔断、每小时次数上限与执行后校验;失败不硬扛,转人工处理。

云客智能客服

AI 先答,人工兜底

AI 自动回复可开关;识别到订单、物流意图时先查该租户的订单与物流上下文再回答;答不上来或客户要求时转人工,按技能组分配。

客服侧支持本地 Ollama 与 OpenAI 兼容接口;运维侧的诊断与自愈基于规则、拓扑与知识库加权,不依赖外部大模型,生产数据不出内网。

技术底座

用什么写的,摊开说。

两套系统都是自研,不套壳、不转售。技术栈列在下面,能对接什么、能改什么,也按这个来。

智能化运维 01

  • Spring Boot 3.2服务端框架
  • JDK 21运行时
  • MyBatis-Plus数据访问
  • MySQL 8业务库
  • Vue 3 + Vite前端工程
  • Element Plus界面组件
  • ECharts告警与趋势图
  • uni-app移动值守
  • RBAC + TOTP权限与二次验证
  • SSH 执行器白名单与熔断

云客智能客服 02

  • Java 21运行时
  • Spring Boot 3.4服务端框架
  • Netty + STOMP长连接网关
  • Redis会话与缓存
  • RabbitMQ异步队列
  • MySQL 8租户数据
  • Vue 3坐席与商户后台
  • Ollama + bge-m3本地模型与向量检索
  • OpenAI 兼容接口可换外部模型
  • Docker Compose / K8s部署形态
团队办公区
成都 · 研发与交付团队
关于宏浩飞宇

做软件,也做交付。

成都的研发与交付团队。产品自己写,部署自己上,出问题自己到现场。

公司四川宏浩飞宇网络科技有限公司
所在地成都市(详细地址待补充)
产品智能化运维 · 云客服
交付私有化 · 源码 · 对接
常见问题

先把这些问题说清楚。

选型、部署、数据与售后,都是决策前会问到的,直接写在这里。

01能部署到我们自己的服务器吗?

可以。两套系统都支持私有化,数据库和上传的文件都留在客户环境里,不依赖我们的公网服务。没有独立数据库的,先用 SQLite 也能跑起来。

02源码交付吗?后面能自己改吗?

交付后端、前端源码与部署文档。运维侧的执行动作走白名单和模板扩展,不建议直接改核心执行逻辑;客服侧的模型配置、知识库和业务接口都在后台可配。

03能对接我们现有的系统和账号吗?

运维侧可接资产、监控与工单数据;客服侧提供开放接口,并能在回复时注入订单与物流上下文。具体字段、对接方式和实施顺序,在调研现有环境后确认。

04AI 会不会把生产数据传到外部?

客服侧默认用本地 Ollama,也可以接客户自己的 OpenAI 兼容接口,走哪条路由客户决定;运维侧的诊断与自愈基于规则、拓扑和历史案例加权,不调用外部大模型。

05上线前需要准备什么?

一台或一组服务器、域名与备案、数据库实例,以及要对接的系统账号。运维侧还需要梳理主机清单与现有监控;客服侧需要确定租户结构和知识库来源。

06出了问题找谁?

交付时一并移交部署文档、权限配置与升级回滚方案;后续按约定渠道响应,本地团队可以到现场处理,不必只靠远程工单。

先看演示,再决定要不要动现有系统。

带上现有架构、主机规模和正在用的系统,我们按你的场景准备一次演示,不谈空话。