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企業專屬地端 LLM 方案

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智能語言模型新時代：為企業打造專屬地端 LLM 方案

隨著數位轉型的加速，企業在管理和利用大量數據時面臨前所未有的挑戰。大語言模型（LLM, Large Language Models）憑藉其強大的自然語言處理能力，正迅速成為企業提高營運效率、改善客戶體驗的關鍵工具。然而，將 LLM 技術應用於企業環境中並非易事。從硬體規格選擇到模型的部署與整合，企業在導入 LLM 的過程中面臨諸多複雜挑戰。

LLM 導入的核心挑戰

圖1_企業在部署模型至邊緣運算裝置需同時考量硬體規格、部署平台及與既有方案流程的整合。圖片來源：Spingence整理製表

硬體規格選擇：不同的 LLM 模型需要不同的運算資源，企業如何根據自身需求（同時使用人數、RAG 資料量、選擇的LLM 大小選擇合適的硬體配置，成為了部署成功與否的關鍵。

部署平台與工具：為了確保 LLM 的高效運行，企業需要選擇可靠的平台和工具，從開發到部署，確保流程的流暢和穩定。

系統整合與安全性：將 LLM 與現有的 IT 基礎架構整合，確保系統的可擴展性和數據的安全性，是企業導入 LLM 的重要考量。

Spingence Enterprise LLM Platform：為企業量身打造的地端解決方案

針對企業在導入 LLM 時遇到的挑戰，偲倢科技推出了 Enterprise LLM Platform，這是專為企業設計的地端大語言模型平台。該平台提供穩定運行的 LLM 環境，並可根據企業需求進行優化與二次開發，為企業提供了一個靈活且高效的解決方案。

1. 支援 GGUF 模型格式：確保與最新的模型標準相容，提升企業在不同應用場景中的靈活性。

2. 直覺 Chatbot 介面：透過簡單易用的介面，快速啟動並部署對話系統，有效提升工作效率。

3. 強大 RAG 功能：內建的檢索增強生成（RAG）功能，加速企業內部開發和資料檢索的過程。

4. 支援 Fine-Tune ：根據企業特定的應用需求，提升模型的準確性和效能，滿足客製化需求。

圖２_偲倢科技 Enterprise LLM Platform 功能。圖片來源：Spingence整理製表

實現 AI 真正價值，LLM 在各崗位提升營運效率

企業內部知識庫：從「資料海洋」到「一鍵搜索」

根據麥肯錫報告，在企業內部員工平均每天花費 1.8 小時在搜尋和匯集資料上。

傳統的知識管理系統往往無法有效應對海量資料，導致資訊查找效率低下。通過 LLM 的支持，企業內部知識庫可以實現智能搜索和即時資訊提取，將繁瑣的資料整理過程轉化為簡單的一鍵搜尋。這不僅大幅提升了員工的工作效率，也幫助企業快速獲取關鍵資訊，做出即時決策。

智慧助手：讓客戶服務不再「千篇一律」

傳統的客服系統往往無法滿足個性化需求，導致客戶服務質量參差不齊；據統計，客服人員平均花費 50% 以上的時間在處理重複性問題上。

LLM 的引入使得客服系統能夠進行智能對話，快速解決常見問題，並且提供更為個性化的服務。這不僅提高了客服的效率，還提升了客戶滿意度，讓客服人員能夠將更多時間投入到解決更複雜的問題上。

業務效率提升：讓業務人員專注在「生意上」

業務的工作內容很因客戶而異，需要耗費許多心力在調研需求，但據統計業務和行銷人員平均要花費 60% 的時間在「手動」建立客戶名單、進行市場調查和撰寫電子郵件，而只有不到 30% 的時間實際用於談判和成交。

引入 LLM 技術後，客戶名單的建立可以自動化完成，數據整理和分析的效率也得到顯著提升。此外，LLM 還能生成個性化的營銷和銷售內容，讓業務和行銷人員能夠將更多精力集中在開發新客戶和制定策略上，從而提升業務成果和市場拓展的效率。

在智能語言模型的時代，企業需要的不僅僅是技術的創新，更是能夠切實解決實際問題的解決方案。Spingence 的 Enterprise LLM Platform 提供了高度定制化的服務，幫助企業優化內部流程、提升客戶服務質量並推動精準行銷。無論是處理重複性工作還是管理海量數據，這一平台都能夠提供高效的解決方案，助力企業在 AI 的浪潮中穩步前行。

立即聯繫 Spingence，了解如何讓 Enterprise LLM Platform 成為您企業的智能引擎，開啟全新時代的智能語言應用之旅。

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