利用本地資料打造符合企業或教學內容需求的 AI 助手,
無需將資料暴露於第三方雲端環境。
在本地端執行檢索增強生成(RAG)流程,從內部文件、操作手冊、研究資料或紀錄中回答問題,同時確保高機敏內容維持私有、不對外流。
在安全的工作站環境中部署地端程式碼 Copilot,
使其能理解你的倉儲、建置系統與內部函式庫。
透過為模型提供更大的工作記憶體空間,在不犧牲推論延遲的情況下,支援多步驟 代理任務、更長的對話歷程,以及更豐富的工具使用。
為團隊與學生提供實作環境,在本地硬體上以真實工作負載,親自探索大型語言模型(LLMs)的行為模式、安全機制與效能評估。