泛微数智大脑Xiaoe.AI，基于大模型+小模型+智能体构建而成，通过大模型对组织内部沉淀的数据、信息和文档的深度学习与训练，加上专业化的小模型和丰富的智能体构成组织的数智化底座，让每一个组织都有一个“百事通”的数智大脑，助力各类业务场景实现数智化升级，为每位员工配备一位7*24小时不间断工作的智能助理，还原自然语言办公。

大模型可以理解为"超级大脑"，通过海量数据训练获得理解、生成文本、通用推理的能力。它能完成写公文、回答问题、分析数据等复杂任务。泛微利用自身在协同管理软件领域20多年沉淀的海量数据、信息、经验、技术和资料，训练了自己的大模型小e；同时也可对接目前市面上常见的大模型，如DeepSeek、文心一言、MINIMAX等，组织可以根据需求来切换合适自己业务的大模型。

小模型是处理“指定场景”的模型，能够针对大模型在具体事务领域上的补充，强化了专业度上的训练，比如各种发票票据的识别、文档识别、对话纠错等，可以有效补位用户需求。泛微智能底座沉淀了各种不同智能的小模型，在垂类业务场景和大模型分工配合实现业务场景智能化落地。例如能够用于处理上传文档语料中敏感信息的数据清洗脱敏模型、用于纠正输入拼写错误的文本纠错模型、用于识别文本中人名、组织名、手机号的实体识别模型等。

是对具体工作任务的定义训练，类似于一名技术人员，需要告知具体产品业务，才能结合业务需求完成开发任务。泛微数智大脑Xiaoe.AI提供了标准化的接口，组织中的相关业务系统都可以随时接入，把各种AI能力接入到客户的相关业务系统中去形成相关业务的智能体，开箱即用，也可以根据用户需求自定义开发。

大模型的能力在于通用知识的学习和推理，但在一些特定的业务场景需要学习专业知识，因此泛微在大模型的基础上为客户匹配了各种不同职能的小模型，和大模型分工配合，以实现业务场景的智能化。

例如数据清洗脱敏的小模型：用于移除或替换语料文档中的敏感信息，如个人身份证信息、银行卡号等隐私数据。

整体上，泛微数智大脑Xiaoe.AI通过大模型+小模型+数据处理的协同联动配合，释放出各种智能体应用服务。通过这种机制，泛微数智大脑实现了根据具体的业务需求来定义构建以及调用，比如AI问答、AI搜索、AI采集、AI审批、AI摘要等等来助力业务场景的智能化升级。

泛微正是通过这样一套完整的组合拳，来为业务系统提供智能服务基座，帮助 “市场、销售、合同、采购、项目、客服、人事、资产、财务、档案”等各种业务场景的智能化改造。从而形成，一个智能的事务办理入口、一个智能的数据分析平台、一个构建业务智能体的底座。