LLM ສຳລັບອົງກອນສ່ວນຕົວ (RAG)

ສິ່ງທ້າທາຍທາງເຕັກນິກ

ເຮັດໃຫ້ອົງກອນສາມາດນຳໃຊ້ generative AI ກັບເອກະສານພາຍໃນທີ່ເປັນຄວາມລັບສູງ. ການປະມວນຜົນເຮັດວຽກຢູ່ໃນເຄື່ອງຂອງລູກຄ້າເອງ: ບໍ່ມີເອກະສານໃດອອກຈາກໂຄງລ່າງຂອງເຂົາເຈົ້າ ແລະ ບໍ່ມີການເອີ້ນໃຊ້ API ສາທາລະນະຂອງພາກສ່ວນທີສາມ ເຊັ່ນ OpenAI.

ຊອບແວ & ການປະສານ AI

• ການຕິດຕັ້ງ LLM ແບບທ້ອງຖິ່ນ: ການຕັ້ງຄ່າ ແລະ hosting ໂມເດວ open-source (ເຊັ່ນ Llama, Mistral) ໃນເຊີເວີສ່ວນຕົວທີ່ແຍກອອກ.
• ສະຖາປັດຕະຍະກຳ RAG ຂັ້ນສູງ: ການພັດທະນາຖານຂໍ້ມູນ vector ກຳມະສິດດ້ວຍ Python ສຳລັບການດຶງຄວາມຮູ້ພາຍໃນຕາມຄວາມໝາຍແບບ real-time.
• ຊັ້ນ FastAPI ແບບກຳນົດເອງ: ສ້າງ API backend ສະເພາະ ເພື່ອປະສານເຄື່ອງຈັກ AI ທີ່ແຍກອອກ ເຂົ້າກັບ ERP ທີ່ລູກຄ້າມີຢູ່ແລ້ວຢ່າງລຽບງ່າຍ.
• ຂໍ້ມູນບໍ່ຮົ່ວໄຫຼ: ທໍ່ສົ່ງທີ່ເຂົ້າລະຫັດແບບ end-to-end ອອກແບບເພື່ອຈຳກັດການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນທັງໝົດໄວ້ພາຍໃນ firewall ຂອງອົງກອນຢ່າງເຂັ້ມງວດ.

ຂໍ້ເທັດຈິງທີ່ຢືນຢັນແລ້ວ

• RAG ໃຊ້ງານຈິງພາຍໃນ 2 ອາທິດ, ຈາກເວີກຊັອບທຳອິດຈົນເຖິງການໃຊ້ງານປະຈຳວັນ.
• ການປະມວນຜົນເຮັດວຽກຢູ່ເຄື່ອງຂອງພະນັກງານ. ບໍ່ມີເອກະສານໃດອອກຈາກໂຄງລ່າງຂອງລູກຄ້າ ແລະ ບໍ່ມີການເອີ້ນໃຊ້ API ພາຍນອກ.
• ດັດຊະນີອັບເດດຕົນເອງ ເມື່ອມີການເພີ່ມໄຟລ໌ເຂົ້າໃນໂຟນເດີທີ່ກຳນົດໄວ້, ໂດຍບໍ່ຕ້ອງມີຄົນເຂົ້າມາເຮັດ.
• ເວລາຕອບສະໜອງ 3–10 ວິນາທີຕໍ່ຄຳຄົ້ນ, ຢູ່ເທິງຮາດແວຂອງລູກຄ້າ, ບໍ່ຕ້ອງໃຊ້ GPU ສະເພາະ ແລະ ບໍ່ມີການເອີ້ນຜ່ານເຄືອຂ່າຍ.