LLM องค์กรแบบส่วนตัว (RAG)

ความท้าทายทางเทคนิค

ช่วยให้องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จาก Generative AI สำหรับเอกสารภายในที่เป็นความลับสูง การประมวลผลทำงานภายในเครื่องของลูกค้าเอง ไม่มีเอกสารใดออกจากโครงสร้างพื้นฐาน และไม่มีการเรียกใช้ 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

ข้อเท็จจริงที่ตรวจสอบแล้ว

• RAG ขึ้นใช้งานจริงใน 2 สัปดาห์ ตั้งแต่เวิร์กช็อปแรกจนถึงการใช้งานประจำวัน
• การประมวลผลทำงานบนเครื่องของพนักงาน ไม่มีเอกสารใดออกจากโครงสร้างพื้นฐานของลูกค้า และไม่มีการเรียกใช้ API ภายนอก
• ดัชนีอัปเดตตัวเอง เมื่อมีการเพิ่มไฟล์ลงในโฟลเดอร์ที่กำหนด โดยไม่ต้องมีคนดำเนินการ
• เวลาตอบสนอง 3–10 วินาทีต่อคำค้น บนฮาร์ดแวร์ของลูกค้า ไม่ต้องใช้ GPU เฉพาะ และไม่มีการเรียกผ่านเครือข่าย