LLM องค์กรแบบส่วนตัว (RAG)

ความท้าทายทางเทคนิค

ช่วยให้องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จาก Generative AI สำหรับเอกสารภายในที่เป็นความลับสูง โดยรับรองการปฏิบัติตามความเป็นส่วนตัวของข้อมูล 100% และไม่มีการพึ่งพา Public API ของบุคคลที่สามเช่น OpenAI

การรวมซอฟต์แวร์ & AI

• Local LLM Deployment: กำหนดค่าและโฮสต์โมเดลโอเพนซอร์ส (เช่น Llama, Mistral) บนเซิร์ฟเวอร์ส่วนตัวที่แยกจากกัน
• Advanced RAG Architecture: พัฒนาฐานข้อมูลเวกเตอร์แบบกรรมสิทธิ์ใน Python เพื่อการดึงความหมายของความรู้ภายในแบบเรียลไทม์
• Custom FastAPI Layer: ออกแบบแบ็กเอนด์ API เฉพาะเพื่อผสานระบบ AI Engine แบบแยกเดี่ยวเข้ากับระบบ ERP ที่มีอยู่ของลูกค้าอย่างราบรื่น
• Zero Data Leakage: ไปป์ไลน์ที่เข้ารหัสแบบต้นทางถึงปลายทาง (End-to-End) ซึ่งออกแบบมาเพื่อจำกัดการประมวลผลข้อมูลทั้งหมดให้อยู่เฉพาะในระบบไฟร์วอลล์ของบริษัท