Sebagai pasukan yang bekerja rapat dengan pemilik perniagaan PKS di Malaysia, kami di AINNA sering mendengar kebimbangan yang sama: mereka mahu manfaat AI, tetapi tidak mahu bergantung pada model besar yang kos tinggi, perlahan, atau terpisah dari sistem harian. Menerusi AINNA NeuralOps, kami sedang membina lapisan kecerdasan khas yang faham operasi PKS sebenar-laporan pengurusan, kewangan, HR, jualan, inventori, khidmat pelanggan, dan operasi laman web-dan bersepadu terus dengan sistem perniagaan anda.
Kami tidak melatih LLM dari sifar. Sebaliknya, kami bermula dengan model open-source dan menyesuaikannya menggunakan LoRA/QLoRA dalam GPU notebook, dengan dataset yang berasal dari kes penggunaan PKS sebenar. Pendekatan ini membolehkan kami menghasilkan model yang lebih kecil, lebih pantas, dan lebih relevan dengan keperluan perniagaan tempatan.
Kami juga menggunakan LLM canggih sebagai model guru untuk penghasilan semula pengetahuan. Model berkemampuan tinggi ini membantu kami menjana, memperbaiki, mengkritik, dan menilai contoh latihan, corak penaakulan, kes-kes tepi, serta respons khas PKS sebelum pengetahuan berguna dipindahkan ke model khas yang lebih kecil.
Aliran kerja kami ialah: Advanced LLM Teacher → PKS Dataset → Distillation → LoRA/QLoRA → Specialised PKS Model → NeuralOps Agent Harness. Matlamatnya ialah menggunakan model besar untuk mengajar, tetapi menggunakan model yang lebih kecil untuk beban kerja operasi harian-jadi perniagaan anda mendapat kepintaran tanpa perlu membayar harga enterprise.
Model khas ini kemudiannya diharneskan di dalam NeuralOps, bersama Smart Routing, ejen-ejen khas, pangkalan data, API, dan Sistem Berasingan. NeuralOps menentukan model, alat, sumber data, atau aliran kerja mana yang sesuai untuk setiap tugas, bukannya menghantar segalanya ke satu LLM besar.
Untuk tugas mudah dan boleh dijangka, kami menggunakan sistem deterministik seperti PHP, Python, SQL, atau peraturan perniagaan. Untuk kecerdasan rutin, NeuralOps menggunakan model khas PKS. Hanya tugas-tugas penaakulan kompleks yang dinaik taraf ke model besar, membantu mengurangkan kos inferens yang tidak perlu dan pergantungan pada pembekal AI luar.
Data perniagaan langsung juga kekal dalam sistem operasi seperti MySQL, HR, Kewangan, Inventori, CRM, dan platform laporan. Model tidak perlu menghafal keseluruhan syarikat. Ia belajar cara memahami operasi PKS, manakala sistem sebenar menyediakan maklumat semasa dan boleh disahkan.
Arsitektur yang kami bina secara asasnya ialah: Perniagaan Sistem → NeuralOps → Smart Routing → Specialised PKS Model / Alat / Advanced LLM → Validation → Tindakan. Matlamat kami menjadikan AI lebih praktikal untuk PKS: lebih kecil, lebih khas, lebih cekap kos, boleh dikawal, dan bersepadu dalam aliran kerja perniagaan sebenar-bukan hanya wujud sebagai pembantu perbualan.
#AINNA #NeuralOps #AI #AgenticAI #PKS #LLM #KnowledgeDistillation #LoRA #QLoRA #OpenSourceAI #Automasi #BusinessIntelligence
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen baharu dihantar untuk semakan terlebih dahulu. Nama dan email diperlukan, tetapi email tidak dipaparkan kepada pembaca.
Useful. We are dealing with kami di AINNA sering mendengar right now.
Sent this to two people already. Sebaliknya, kami bermula dengan model is why.
corak penaakulan, kes-kes tepi, serta - that is the whole thing in one line. It make the point easier to understand.
I would push back slightly on model berkemampuan tinggi ini membantu, but the direction is right.
Good write-up. dengan dataset yang berasal dari alone was worth the read.