市场对AI的期待正在悄然变化。早期，企业更多关注“有没有AI功能”，如今则更在意“能不能真正用起来”。公开数据显示，超过一半已部署AI工具的企业表示，通用型模型在实际业务中准确率不足，尤其在专业领域，如法律条款解析、医疗设备参数匹配、供应链风险预判等场景，标准大模型常因缺乏行业语境而输出“看似合理、实则偏差”的结果。技术与场景之间的断层，成为不少企业推进智能化的隐形障碍。
在这样的现实挑战下，万达宝推出的LAIDFU（来福）AI引擎，试图提供一种更具弹性的解决方案。它不绑定单一技术路径，而是支持多种向量模型，企业可根据数据特征选择最适合的嵌入方式，提升信息检索的精准度。无论是处理结构化的产品参数，还是非结构化的客户反馈文本，系统都能通过匹配最优向量策略，实现更高效的语义关联。
更重要的是，LAIDFU具备开放的架构，允许企业接入多种大语言模型。这意味着用户不再被锁定在某个特定供应商的API上，而是可以根据任务需求，灵活调用不同模型的优势。例如，在生成对外营销文案时启用侧重创意表达的模型，在分析合同风险时切换至擅长逻辑推理的版本，实现“因事选模”，而非“被迫适配”。
某医疗器械企业在使用LAIDFU后，将内部技术文档、注册资料、临床反馈等数据通过专属向量模型处理，并结合私有化部署的大语言模型进行问答训练。一线技术支持人员只需输入客户问题，系统即可快速定位相关技术条款并生成合规解答，响应时间从平均4小时缩短至15分钟以内。
技术的价值，往往不在于它多“新”，而在于它能否被企业真正掌控和调用。LAIDFU的设计思路，正是把选择权交还给使用者，让AI引擎不再是黑箱服务，而是可配置、可扩展、可深度融入行业逻辑的底层支撑。当企业能自主组合模型、定义流程，技术才真正开始推动行业本身的进化，而不只是停留在功能演示层面。