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Edgestar｜企業專屬地端 LLM 方案

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詳細說明

Edgestar 企業專屬地端 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。

企業導入 LLM 面臨的挑戰

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

硬體選擇困難：如何選擇最適合的電腦與 GPU 配置？
許多企業在導入 LLM 時，面臨選擇硬體規格的難題。企業需要一個既能支持當前需求，又具備未來擴展性的系統。如何選擇合適的 GPU、電腦及配置來支持 LLM 模型訓練和 Fine-tuning，成為企業選型的關鍵。

開源模型應用：無 AI 人才如何開發並應用 LLM？
對於缺乏專業 AI 團隊的企業來說，如何將開源 LLM 模型應用於日常運營，是一大挑戰。沒有 AI 人才的情況下，企業如何快速規劃並實施 LLM 技術，成為了關鍵問題。

業務流程整合：如何將 LLM 整合到現有業務中？
企業導入 LLM 不僅要考慮模型的運行，還需解決與現有業務流程的整合問題。無論是客戶服務、行銷自動化還是數據分析，如何有效地將 LLM 融入企業現有的運營流程，是成功實施的關鍵。

破解 LLM 導入三大痛點！Edgestar 助您加速 AI 部署

Edgestar 提供一套全面的 LLM 解決方案，幫助企業輕鬆克服上述挑戰。無論是硬體選擇、開源模型應用，還是業務流程整合，Edgestar 都能提供完整的支援，確保企業在導入 LLM 的過程中實現最大效益。

表圖2_Edgestar 將透過開放資源、硬體整合支援 fine-tuning，協助企業降低導入 LLM 之門檻

提供豐富的 LLM 應用開發資源
Edgestar 擁有廣泛的 LLM 應用開發資源，幫助企業無縫整合開源模型，並根據需求進行調整與定制。無論是自然語言處理（NLP）、文本分析、數據挖掘還是自動化客服，Edgestar 都能提供專業的技術支持，協助企業快速上手並應用 LLM 技術。

支援地端全參數 LLM Fine-Tuning
Edgestar 支援企業在地端進行 LLM 模型的全參數 Fine-tuning，讓企業能夠根據自身需求調整模型，並提高模型的準確度與應用效果。這一功能使企業能在控制成本的同時，實現專屬的高效模型，解決 LLM 部署中的技術瓶頸。

市面上最具性價比的 LLM 方案
Edgestar 提供市面上最具競爭力的價格方案，無論是中小型企業還是大型企業，都能根據實際需求選擇合適的方案。Edgestar 使企業能夠以最具性價比的方式，部署 LLM 模型，實現數位轉型的快速起步。

Edgestar 四大核心功能：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。

圖3_ Edgestar 四大核心功能。圖片來源：Spingence整理製表

1. 支援 GGUF 格式：快速整合最新 LLM 模型
Edgestar 支援 GGUF 格式，讓企業能夠靈活選擇並快速整合不同的 LLM 模型，保證運行效果的即時更新，隨時保持最佳性能。

2. 兩種快速適用的介面：Chatbot 與郵件伺服器

Edgestar 提供 Chatbot 介面和郵件伺服器介面（支援 Gmail 和 Outlook），讓企業可以快速選擇最適合的應用方式，無論是內部協作還是對外的客戶服務。

3. 持續擴充的 Agent Library：為開發團隊提供更多選擇
Edgestar 提供的 Agent Library 會不斷更新，支援 RAG（Retrieval-Augmented Generation）作為知識庫的整合、會議紀錄整理、客服助手及 CRM 系統的 SQL 查詢等功能，幫助開發團隊快速擴展應用場景。

4. 支援 LLM Fine-Tuning：軟硬體整合解決方案
Edgestar 提供全面的軟硬體整合解決方案，讓企業能在有限的預算內進行 LLM 模型的 Fine-tuning，實現專屬企業的模型開發，降低 AI 部署成本。

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。

edgeai.service@spingence.com