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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。

Edgestar (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 Edgestar - 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 Edgestar 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。Edgestar 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 Edgestar 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。

techsupport@spingence.com