Local AI 與地端部署
優先盤點資料留存、存取權限、硬體與維運需求，規劃企業可掌握的模型與資料環境。
01 / LOCAL AI & MULTI-MODEL INTEGRATION
Local AI 為核心，
讓模型協作落地。
有閒以地端 AI 為核心，整合不同 AI 模型與企業系統。從語言理解、影像辨識、語音到知識檢索，讓適合的模型負責適合的任務，串成可驗證、可維運的工作流程。
LOCAL AI · MULTI-MODEL · SYSTEM INTEGRATION01 CAPABILITIES
部署、模型、資料，
一起連到工作現場。
LOCAL AI / ON-PREMISE
不同 AI 模型的整合
依任務串接不同來源的語言模型、視覺／OCR、語音與檢索模型，並設計任務分流、串接及結果驗證。
企業知識與系統連接
連結文件、知識庫、表單及既有系統，處理來源追溯、權限與人工確認，讓結果回到日常作業。
02 MODEL INTEGRATION
整合不同模型，
串起一套工作方式。
同一個流程可由不同模型分工。先定義資料與任務邊界，再決定何者在地端執行、如何串接、由誰確認。
- 01
定義任務與資料邊界
確認資料敏感度、角色權限、輸入與輸出。
- 02
讓不同模型分工
文件與影像擷取、語音轉文字、檢索與語言理解各司其職。
- 03
串接工具與企業系統
將模型結果接入既有表單、知識庫或業務系統。
- 04
驗證、審核與持續改善
以代表性任務評估品質與成本，保留紀錄及人工核准。
可依需求評估地端模型與獲准使用的雲端模型 API；選型與相容性須經實測確認。
03 WORKFLOW EXAMPLES
先從一個流程，
做出具體改善。
以下為可共同開發的示意流程，從實際資料與工作方式開始評估。
電氣、設備或小型改修團隊｜整理現調資料與估價依據
- 01收集現場資料
整理語音、照片與現調紀錄。
- 02檢索既有經驗
找出類似案件與可參考的公司單價。
- 03產生報告草稿
彙整現調報告與見積草稿，標示待確認項目。
- 04人工確認回寫
由承辦人審核，再匯入既有表單或系統。
預期產出保留人工判斷，減少重複整理與查找。
內部文件與作業知識｜讓資料更容易查找與使用
- 01整理知識來源
盤點文件、手冊與常見問題。
- 02規劃檢索權限
依資料類型與使用角色設計存取。
- 03查詢並附來源
回覆時提供參考內容與文件出處。
- 04回饋與更新
由團隊確認答案，持續補充知識。
預期產出讓知識查詢更有依據，也更容易交接。
報表、表單與日常文件｜串接跨工具的重複工作
- 01盤點輸入格式
確認文件、表格與資料欄位。
- 02擷取與整理
將內容轉成一致的結構。
- 03檢查例外項目
標示缺漏、衝突與需人工判讀處。
- 04確認後輸出
產出草稿，或回寫指定系統。
預期產出把時間留給審核與決策。
以上為應用規劃示意，實際功能、成效與導入範圍須依需求及資料評估確認。
04 DEPLOYMENT
以地端為核心，
按需求安排模型與資料。
依資料邊界、硬體、回應速度與維運條件選擇部署。混合模式中的雲端使用，需符合企業資料政策。
01 / LOCAL
地端優先
在企業環境執行適合的模型與知識檢索，將需留在內部的資料保留在地端。
02 / HYBRID
混合協作
敏感資料與核心流程留在地端；僅在資料政策允許時，將適合的任務交由雲端模型。
03 / VALIDATE
先驗證，再擴展
以代表性資料比較模型品質、延遲、資源與維護成本，從單一流程逐步延伸。
LET’S BUILD SOMETHING LASTING
從一次對話，
開始長期合作。
從 Local AI、多模型整合，到台灣與日本的 M&A 與事業承接。