Streamind 是首个认知流计算平台。我们将大模型的理解能力注入毫秒级的流数据管道，化“流”为“智”。 使得生成式 AI 真正变成了可以处理专业任务、实时任务的“智能生产力工具”。
实时AI的“不可能三角”：延迟、成本与复杂度的三重困境
The Latency Paradox
流处理要求微秒级响应，而大模型推理需要秒级等待。直接对接导致系统吞吐量崩塌。
The Cost Barrier
对海量原始数据进行Token化计费是昂贵的浪费。高达31%的请求是重复的，却依然在为每一次推理付费。
Integration Complexity
拼凑向量库、消息队列和模型API产生的"胶水代码"，让系统脆弱且难以维护。
颠覆传统 Prompt-Response 模式的架构创新
关键词信号 DFA正则(μs级) · 嵌入信号 BGE-M3向量化 · 领域信号 DistilBERT分类
缓存命中 → <50ms返回 · 简单任务 → 边缘小模型 · 复杂任务 → 云端大模型
前置: PII脱敏+注入防御 · 后置: 格式强制+幻觉校验
Webhook | 数据库 | Agent · 持续优化路由策略
通过技术细节建立信任，展示具体优势
Semantic Caching
对重复意图实现 <50ms 的瞬时响应，成本降低 80%
Cognitive Firewall
内置 PII 脱敏与提示词注入防御插件，确保企业级数据安全
Protocol Agnostic
无论是 Kafka 数据流还是 HTTP 请求，统一接入，统一认知
Hybrid Routing
自动将任务分发给本地小模型 (SLM) 或云端大模型 (LLM)
毫秒及完成感知 实时增强型AI接入动态变换数据，让 AI 掌握“此时此刻”发生的资料
降低存储与计算负担
让智能变得可负担
开箱即用的认知总线
捕捉瞬时价值 实现在线进化 极强时效性的场景数据，一旦错过，价值就会归零
IoT 中枢
在边缘网关实现毫秒级语音控制，仅将复杂分析上云。
Real-time Risk Control
实时向量化交易数据，识别异常模式并自动触发 Agent 调查。
Intelligence & Security
监控海量日志与市场信息，自动生成叙事性情报简报。
原生集成，零重构成本
立即开始构建实时认知流应用，每日100免费事件