Edwin Lisowski，Addepto联合创始人兼首席增长官 – 采访系列

Edwin Lisowski，Addepto联合创始人兼首席增长官，负责公司的战略增长、业务发展和营销。他拥有丰富的数据架构、AI驱动策略和分析咨询经验，结合技术专长和对扩大AI采用和业务转型计划的强烈关注，为全球客户提供服务。

Addepto是一家位于华沙的咨询公司，专门从事人工智能、机器学习、数据工程和商业智能解决方案，为企业客户提供服务。该公司帮助组织将原始数据转化为可行的见解，通过端到端的AI策略、概念验证开发和生产就绪模型实现。跨越金融、物流、制造和保险等行业，Addepto强调定制解决方案和长期合作伙伴关系，以帮助客户利用AI实现可衡量的业务影响。

是什么启发你在2018年联合创立Addepto，并且你试图填补市场的哪个空白?

2018年，我们看到两个极端：大型供应商出售“一刀切”的AI，另一方面，内部团队在进行了几个概念验证后就停滞不前，因为他们缺乏数据工程和MLOps能力。我们建立了Addepto，旨在成为连接战略、数据管道、模型和生产的团队，尤其是针对数据密集型行业。这种全栈方法仍然是我们的DNA。

Addepto的哪个服务领域——计算机视觉、NLP、机器学习或数据工程——在企业中获得了最快的采用率，为什么?

在过去的18-24个月里，NLP/GenAI在企业中获得了最快的采用率（搜索、助手、文档处理），因为它直接映射到知识工作的ROI，并且可以从基础模型开始。行业调查显示，2024年AI的使用率将大幅增加，GenAI引领的用例将在各个功能中扩大。

许多公司难以将AI从概念验证转移到生产系统。Addepto如何帮助他们弥合这一差距?

我们将生产视为一种学科，而不是一个阶段：发现研讨会、数据合同、参考架构、CI/CD模型、可观察性和“第二天”的运营（漂移、成本、防护栏）。具体来说，我们标准化MLOps，并将概念验证重构为微服务端点，以适应客户的堆栈（Databricks/Spark、Kubernetes、现有的BI）。这就是我们如何持续交付超出演示的成果。

生成式AI现在是你们的核心产品。你们如何决定何时使用基础模型而不是自定义模型开发?

我们的决策树是务实的：

• 当时间到价值、广泛的语言任务和可变性占主导地位时，首先使用基础模型。
• 当领域术语或语气精度至关重要时，转向微调或适配器。
• 当延迟/成本/IP控制很重要、数据是专有/结构化的，或者边缘约束适用时，构建自定义模型。这反映了企业的发展方向：更少的“实验”，更多适合目的的架构。

2024年，你推出了ContextClue作为一个专门的知识管理平台。是什么痛点让你认为是时候推出一个单独的产品了?

我们的工程客户不断问我们同一个问题：“我们的CAD、PLM、ERP和文档不能相互通信，你能让它们一起工作吗？”我们已经在项目中多次解决了这个问题，因此我们将这种模式产品化。2024年是正确的时机，因为GenAI使得检索和创作对工程师（不仅仅是数据团队）来说是可用的。我们在那段时间内宣布并开始推出它。

ContextClue与CAD、ERP、PLM和技术文档集成。哪个数据源最难以统一，你们如何解决它?

CAD是最具挑战性的：二进制/专有格式、版本控制、装配和空间上下文。我们将CAD规范化为PLM/ERP元数据，然后将所有内容映射到一个知识图中，以便部件、系统、规格和程序都解析为相同的实体。这是ContextClue的知识图形处理管道的骨干。

该平台支持语义搜索和文档生成。你们如何确保输出的准确性和可信度，尤其是对于工程团队?

三个层次：

• 基于模式的检索（schema-aware RAG，基于知识图），并引用源文物。
• 策略+测试（CI中的评估套件、红队提示、回归测试）。
• 对于关键输出（SOP、合规文档），我们采用人工在循环中的方式。我们甚至开源了部分评估和图形提取工具链，以使其可审计。

什么使得ContextClue与其他重工业和工程生态系统中的知识管理工具区别开来？

它是针对工程的：它不仅仅“搜索文件”，而是理解装配、依赖关系和变更影响，链接CAD/PLM/ERP和维护历史到一个可执行的图中。其他KM工具通常在索引处停止；ContextClue统一结构+语义，并输出人类可读的文档和机器可读的模型（用于数字孪生、规划）。

随着多模态AI的兴起，你如何看待ContextClue的演进，特别是在结合文本、图表和3D模型方面?

两个方向已经在进行中：

• 基于CAD的视觉：从图纸中提取拓扑、呼叫和BOM链接，以在图纸中接地答案。
• 3D对齐：将知识节点链接到3D坐标/Omniverse视图，以便维护或规划查询解析到模型中的正确位置。期待更丰富的代理，它们可以跨模态导航部件、版本和程序。

展望未来，你如何看待Addepto和ContextClue相互促进的增长，以及它们的综合影响在未来十年内对行业产生的影响?

Addepto将继续推动边界，负责地生产化多模态/代理系统，而ContextClue将把这种研发转化为工程团队的可复制价值。我们旨在大规模削减“知识浪费”（搜索/重建所花费的时间），衡量结果，如工程周期时间、返工率和审计准备时间，跨越工厂和项目。市场正在从“许多试点”转向“更少、更高价值的推出”，我们计划成为能够持续交付这些胜利的合作伙伴和平台。

感谢这次精彩的采访，希望了解更多的读者可以访问Addepto。