⓵ 【容易懂 Easy Know】：
想像一下，公司裡有很多重要的文件和資料，像散落一地的拼圖，大家要花很多時間才能找到需要的資訊。現在有了「落地版AI技術」，就像請了一位超級聰明的圖書館管理員，他能把所有拼圖整理好，快速回答大家的問題，還能保護公司的秘密資料不外洩。這個管理員會學習公司特有的知識，像一位資深員工一樣，幫助大家更快、更準確地完成工作，讓公司更有效率！就像是你擁有一個專屬的AI小幫手一樣！
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⓶ 【總結 Overall Summary】：
本次線上研討會聚焦於大型語言模型（LLM）在地端部署的應用，探討其在製造業、政府、建商等多個領域的落地實踐。研華與APMIC的專家深入分析了LLM在地端部署相較於雲端解決方案的優勢，強調了數據隱私、安全性和穩定性在企業數位轉型中的重要性。
APMIC作為NVIDIA的生態合作夥伴，分享了其在企業級生成式AI對話解決方案方面的經驗，強調了其解決方案在知識管理、客戶服務協作和文檔審閱等方面的應用，有效解決了人才短缺和知識轉移不足的問題。APMIC的解決方案提供雲端平台和地端部署選項，以滿足不同企業的安全需求。
演講中詳細探討了企業在知識管理方面面臨的三大痛點：資料分散、知識流失和傳統知識管理系統的局限性。LLM通過動態更新知識內容和理解語意的方式，有效解決了這些問題，提升了員工的工作效率和搜尋體驗。
此外，演講還闡述了企業在評估是否導入地端LLM時需要考慮的四個關鍵因素：資訊安全、營運成本、模型精確度和行業特性。地端部署方案在營運成本和資訊安全方面具有明顯優勢，尤其適合製造業等對資料安全要求較高的行業。
最後，專家還介紹了蒸餾技術的優點，強調其在保持模型精準度的同時，能夠縮小模型體積，降低硬體成本，並分享了該技術在軟硬體部署方面的具體實施方案。透過具體案例，展示了LLM在製造業的人力資源、知識管理和工廠管理等方面的應用，以及在政府合約審核方面的成功實踐，為各行業提供了有價值的參考。
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⓷ 【觀點 Viewpoints】：
* **數據安全與隱私至關重要：** 相較於雲端解決方案，地端部署的LLM更能滿足企業對於數據安全和隱私的需求，尤其對於涉及商業機密的行業。
* **地端部署降低長期營運成本：** 儘管初期硬體投資較高，但長期來看，地端部署的LLM在租賃費用、電費和網路費用等方面均低於雲端方案。
* **模型精確度可透過蒸餾和微調強化：** 落地部署的LLM可以根據企業自身的資料進行蒸餾和微調，提升模型的回應精確度，使其更符合企業的實際需求。
* **LLM能有效解決知識管理痛點：** LLM能夠整合分散的資料、減少知識流失，並提供更佳的搜尋體驗，從而提升企業的知識管理效率。
* **RAG技術在製造業具有廣泛應用前景：** RAG技術能夠及時更新知識，幫助LLM進行檢索，在人力資源、知識管理和工廠管理等方面具有廣泛的應用價值，能大幅減少人力需求與租賃成本。
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⓸ 【摘要 Abstract】：
📌 LLM落地部署能更好應對各行業對數據隱私及安全的需求。
✅ APMIC提供企業級生成式AI對話解決方案，解決人才短缺和知識轉移不足問題。
⚠️ 企業知識管理面臨資料分散、知識流失和傳統系統局限性三大痛點。
💡 LLM通過動態更新知識內容和理解語意，有效解決知識管理問題，提升搜尋體驗。
🔒 資訊安全、營運成本、模型精確度和行業特性是評估是否導入地端LLM的四大考量。
💰 地端LLM長期營運成本遠低於雲端方案，最高可節省80%成本。
🔬 蒸餾技術在保持模型精準度的前提下，能有效縮小模型體積，降低硬體成本。
🏭 RAG技術在製造業的人力資源、知識管理和工廠管理等方面具有廣泛應用價值。
🏛️ 政府合約審核案例證明，AI應用可大幅提升行政效率，節省人力。
🚀 LLM落地及最佳化是APMIC的願景，將助力企業提升工作效率和銷售業績。
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⓹ 【FAQ 測驗】：
1. 以下哪一項是企業選擇在地端部署LLM的主要考量因素之一？
A) 雲端服務的便利性
B) 資訊安全的需求
C) 快速部署的優勢
D) 無需維護硬體設備
答案：B) 資訊安全的需求。解釋：在地端部署LLM的主要優勢之一是可以更好地掌控數據安全和隱私。
2. 以下哪一項技術能夠在縮小模型體積的同時，儘可能保持LLM的準確度？
A) 量化 (Quantization)
B) 蒸餾 (Distillation)
C) 壓縮 (Compression)
D) 加密 (Encryption)
答案：B) 蒸餾 (Distillation)。解釋：蒸餾技術通過知識轉移，使較小的模型能夠模仿大型模型的行為，從而在縮小模型體積的同時，儘可能保持準確度。
3. 在製造業中，RAG（檢索增強生成）技術主要應用於哪些方面？
A) 生產線自動化
B) 人力資源管理、知識管理、工廠管理
C) 供應鏈優化
D) 產品設計與開發
答案：B) 人力資源管理、知識管理、工廠管理。解釋：RAG技術可以及時更新知識，幫助LLM進行檢索，從而提升在這些領域的應用效果。
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