AI 流程與本地 LLM
AI 必須有實際回報。
大部份 AI 示範看起來很厲害，卻在背後悄悄燒錢。我們建造的 AI 只做具體、可量化的工作，當數據不應離開公司，我們會把它部署在您自己的硬件上。
常見問題
- 常見問題 1
從未上線的試點
只有 IT 懂得使用的炫酷示範，月費照付，業務價值卻仍停留在假設。
- 常見問題 2
敏感資料傳至公共 API
市場部想用 ChatGPT 處理查詢，但合約禁止個人資料離開防火牆。
- 常見問題 3
仍需人手黏合的流程
三個應該互通的 SaaS，卻每日由人手重輸資料。
我們提供的服務
揀你需要的項目，或者由我們建議合適組合。
AI 聊天機械人，客戶與內部
以您的知識庫訓練、升級路徑明確、轉交人手已內建。粵語、普通話、英文。
本地 LLM 部署
Llama 3、Qwen 或 Mistral 部署於您自己的 GPU，回答留於防火牆內。
企業文件 RAG
檢索增強生成，依據您的合約、政策、手冊，無幻覺，每答案附引用。
工作流程自動化
n8n、Zapier、Power Automate 或客製 RPA，終於把您的系統連繫起來。
流程審核與重塑
映射真實流程、識別瓶頸、按回報自動化。
API 及系統整合
CRM、ERP、工單、日曆，完整錯誤處理及審核紀錄。
規格
- 本地 GPU 規劃
- 按模型大小及並發目標選定合適硬件。
- 向量資料庫設定
- Pinecone、Weaviate 或本地 pgvector，按規模而選。
- 評估框架
- 量化品質衡量，不止憑感覺，持續追蹤。
- 人手介入設計
- 每個流程有明確升級路徑，關鍵任務不無監督運行。
常用平台
- Llama 3
- Qwen
- Claude
- OpenAI
- n8n
- vLLM
- LangChain
- Microsoft Copilot
此範疇共 2 個工程
- 2026-05Hong Kong law-enforcement agency · 政府AI 聊天機械人內聯網爬蟲及高可用部署
- 2024-09Enterprise client · 其他GPU 伺服器採購諮詢
常見問答
應用公共 LLM 還是自建？
非敏感內容一般用公共 API；個人資料、合約、醫療、金融，本地 LLM 漸成唯一可接受答案。
聊天機械人準確嗎？
配合 RAG 及妥善基礎，我們部署一般首回正確率達 90%+。每月衡量及報告。
AI 可否取代服務台？
不可，但可處理 60–70% 重複工單，釋放團隊處理真正需要他們的工作。
將AI 流程加入你的組合。
已經幫你剔好，再加其他需要的項目就可以發送。