Mindtre ออกเสียงว่า มายตรี หรือ ไมตรี ชื่อเต็มคือ Mind Local AI เป็นบริการ AI สำหรับองค์กรที่ต้องการความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยในการประมวลผลข้อมูล ด้วยเซิร์ฟเวอร์ที่ติดตั้งโมเดล AI ขั้นสูงแบบพร้อมใช้งานโดยไม่ต้องพึ่งพาอินเทอร์เน็ต เหมาะสำหรับหน่วยงานที่ต้องการปรับแต่งการใช้งานเฉพาะ ลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยของข้อมูล และป้องกันการรั่วไหลของข้อมูลสำคัญ โดยไม่ต้องพึ่งโครงสร้างพื้นฐานบนคลาวด์
วัตถุประสงค์
บริการ Mindolla Local AI
Data Privacy & Security
เพิ่มความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล เพื่อให้หน่วยงานสามารถประมวลผลข้อมูลภายในองค์กรโดยไม่ต้องเชื่อมต่อกับระบบภายนอก ลดความเสี่ยงจากการโจมตีทางไซเบอร์และการรั่วไหลของข้อมูลสำคัญ.
Customizable AI Models
รองรับการปรับแต่งการใช้งาน AI ให้สอดคล้องกับความต้องการเฉพาะขององค์กร
เพื่อให้โมเดล AI สามารถปรับแต่งและเทรนได้ตามความต้องการเฉพาะของแต่ละธุรกิจ ช่วยเพิ่มความแม่นยำและประสิทธิภาพในการประมวลผลข้อมูล
Performance
เพิ่มประสิทธิภาพในการประมวลผลข้อมูล
เพื่อให้หน่วยงานสามารถประมวลผลข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ โดยไม่ต้องพึ่งพาโครงสร้างพื้นฐานบนคลาวด์ที่อาจมีข้อจำกัดด้านความเร็วและการเข้าถึง
Cost effective
ลดต้นทุนและความเสี่ยงในการพึ่งพาโครงสร้างพื้นฐานบนคลาวด์
เพื่อให้หน่วยงานสามารถใช้ AI ในการประมวลผลข้อมูลโดยไม่ต้องพึ่งพาการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตหรือบริการคลาวด์ ซึ่งอาจมีค่าใช้จ่ายสูงและความเสี่ยงด้านความปลอดภัย
Research & Development
สนับสนุนการพัฒนาและนวัตกรรมภายในองค์กร
เพื่อให้หน่วยงานสามารถใช้งาน AI ในการวิจัยและพัฒนานวัตกรรมใหม่ ๆ ได้อย่างอิสระและปลอดภัย เพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันขององค์กร
Mindtre
Local AI สำหรับองค์กรที่ต้องการความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยในการประมวลผลข้อมูล ด้วยเซิร์ฟเวอร์ที่ติดตั้งโมเดล AI ขั้นสูงแบบพร้อมใช้งานโดยไม่ต้องพึ่งพาอินเทอร์เน็ต เหมาะสำหรับหน่วยงานที่ต้องการปรับแต่งการใช้งานเฉพาะ ลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยของข้อมูล และป้องกันการรั่วไหลของข้อมูลสำคัญ
On-Premises
การติดตั้งเซิร์ฟเวอร์ภายในองค์กร
- บริการติดตั้งและตั้งค่าเซิร์ฟเวอร์ AI ภายในองค์กร โดยทีมงานจะเข้าไปตั้งค่าและปรับแต่งระบบให้ตรงกับความต้องการของหน่วยงาน
- เหมาะสำหรับองค์กรที่ต้องการควบคุมการประมวลผลข้อมูลภายในทั้งหมด ลดการพึ่งพาโครงสร้างพื้นฐานภายนอกและเพิ่มความปลอดภัยของข้อมูล
AI Appliance Service
การให้บริการแบบ
- ให้บริการในรูปแบบอุปกรณ์ที่ติดตั้งโมเดล AI พร้อมใช้งาน ซึ่งสามารถเชื่อมต่อกับระบบภายในขององค์กรได้อย่างง่ายดาย
- เหมาะสำหรับองค์กรที่ต้องการความสะดวกในการติดตั้งและใช้งาน AI โดยไม่ต้องลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่ สามารถใช้งานได้ทันที
Consulting
การให้คำปรึกษาและสนับสนุนการปรับแต่งโมเดล AI Model Customization
- ให้บริการที่ปรึกษาในการปรับแต่งและพัฒนาโมเดล AI ให้ตรงกับความต้องการเฉพาะขององค์กร โดยทีมผู้เชี่ยวชาญจะช่วยวิเคราะห์และปรับปรุงโมเดลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งาน
- เหมาะสำหรับองค์กรที่มีความต้องการเฉพาะเจาะจงหรือกำลังพัฒนาโครงการที่ต้องการใช้ AI ในเชิงลึก
กลุ่มลูกค้าที่จะใช้บริการ Mindtre
หน่วยงานราชการ, โรงพยาบาล, สถาบันการเงิน และธุรกิจเอกชนที่ต้องการความมั่นใจในความปลอดภัยของข้อมูลและการประมวลผล AI ภายในองค์กร เลือกใช้ Local AI เพื่อยกระดับการทำงานและเพิ่มความมั่นคงในข้อมูลสำคัญ
หน่วยงานภาครัฐ
องค์กรที่ต้องการประมวลผลข้อมูลที่มีความอ่อนไหวหรือข้อมูลลับที่ต้องการความปลอดภัยสูง โดยไม่ต้องพึ่งพาโครงสร้างพื้นฐานบนคลาวด์ AI จากต่างประเทศ
โรงพยาบาลและองค์กรด้านสุขภาพ
องค์กรด้านการแพทย์ที่ต้องการความเป็นส่วนตัวในการประมวลผลข้อมูลผู้ป่วยและข้อมูลสุขภาพภายในองค์กร
สถาบันการเงินและธนาคาร
ธนาคารหรือสถาบันการเงินที่ต้องการการประมวลผลข้อมูลภายในอย่างปลอดภัย เพื่อป้องกันการรั่วไหลของข้อมูลลูกค้าและข้อมูลธุรกรรมทางการเงิน
ธุรกิจอีคอมเมิร์ซและการค้าปลีก
บริษัทที่ต้องการใช้ AI ในการวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภค การจัดการสต็อกสินค้า หรือระบบแนะนำสินค้าที่ปรับแต่งได้ตามความต้องการของธุรกิจ
ด้านการศึกษาและวิจัย
มหาวิทยาลัยหรือศูนย์วิจัยที่ต้องการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่และต้องการรักษาความเป็นส่วนตัวของงานวิจัยหรือข้อมูลของผู้เรียน
ด้านกฎหมาย
องค์กรที่ต้องจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลที่มีความลับสูง เช่น เอกสารทางกฎหมาย ข้อมูลคดี หรือข้อมูลลูกค้า ซึ่งต้องการความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวในการประมวลผล
การผลิตและอุตสาหกรรม
บริษัทด้านการผลิตและอุตสาหกรรม 4.0 โรงงานอุตสาหกรรมที่ต้องการใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลจากเครื่องจักร การปรับปรุงกระบวนการผลิต หรือการบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์โดยไม่ต้องส่งข้อมูลไปยังคลาวด์
พลังงานและสาธารณูปโภค
บริษัทด้านพลังงานและสาธารณูปโภคองค์กรที่ต้องประมวลผลข้อมูลโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญ เช่น ข้อมูลจากเครือข่ายพลังงาน ไฟฟ้า น้ำ หรือก๊าซ ซึ่งต้องการระบบที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้ในการจัดการข้อมูล
การศึกษา
Local AI ในภาคการศึกษามีประโยชน์หลายประการ รวมถึงการเพิ่มประสิทธิภาพการสอนและการเรียนรู้โดยปรับเนื้อหาให้เหมาะกับแต่ละบุคคล, การรักษาข้อมูลในท้องถิ่นเพื่อความปลอดภัย, การประมวลผลข้อมูลได้รวดเร็วขึ้น, การปฏิบัติตามกฎหมายเกี่ยวกับข้อมูล, และการใช้ข้อมูลเพื่อการปรับปรุงการสอนและกระบวนการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง. การใช้ Local AI ช่วยให้สถานศึกษาสามารถจัดการข้อมูลและประมวลผลได้อย่างอิสระและปลอดภัยมากขึ้น
รองรับการทำงานของโมเดลหลายรูปแบบ
โดยเฉพาะโมเดลที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)
โมเดลภาษาที่รองรับมีดังนี้
LLaMA
Large Language Model Meta AI เป็นโมเดลที่ถูกออกแบบมาเพื่อการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่มีประสิทธิภาพสูงและสามารถตอบสนองในหลากหลายภาษา รวมถึงการสร้างบทสนทนา การสรุปข้อมูล และการแปลภาษา
GPT
GPT (Generative Pre-trained Transformer) Models) โมเดลจาก OpenAI ที่ได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลขนาดใหญ่ เหมาะสำหรับการตอบคำถาม การเขียนเนื้อหา การแปลภาษา และการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน
Stable Diffusion Models
โมเดลที่เน้นการสร้างภาพจากข้อความ (text-to-image generation) สามารถสร้างภาพที่มีความสมจริงและหลากหลายได้
Gemma
โมเดลที่ถูกออกแบบมาสำหรับงานด้านการวิเคราะห์และการวิจัย เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการข้อมูลเชิงลึกและคำตอบที่ผ่านการวิเคราะห์มาอย่างดี
Mistral Models
โมเดลใหม่ที่พัฒนามาเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพในการประมวลผลภาษาที่ซับซ้อน เหมาะสำหรับการใช้งานในภาคธุรกิจที่ต้องการการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก
Code LLaMA
โมเดลที่ถูกปรับแต่งสำหรับการช่วยเขียนโค้ด สามารถใช้ในการเขียนโปรแกรม วิเคราะห์ข้อผิดพลาด และสร้างคำอธิบายของโค้ดได้อย่างมีประสิทธิภาพ
Falcon Models
โมเดลที่มีความยืดหยุ่นและสามารถใช้งานในหลายบริบท เช่น การทำสรุปเนื้อหา การเขียนโปรแกรม หรือการสร้างเนื้อหาสำหรับสื่อออนไลน์
Spec Model list
LLaMA
เหมาะสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ การสรุปเนื้อหา และการตอบคำถามที่ซับซ้อน
Falcon
โมเดลที่มีความยืดหยุ่นสูง เหมาะสำหรับงานสรุปและการเขียนเนื้อหาในระดับองค์กร
Mistral
เน้นการประมวลผลภาษาที่ซับซ้อนและการตอบคำถามเชิงวิเคราะห์
GPT-j
โมเดลโอเพ่นซอร์สที่มีความสามารถในการสร้างเนื้อหาและตอบคำถามในระดับที่ดี
Code LLaMA
โมเดลที่ออกแบบมาเพื่อการเขียนโค้ดและการวิเคราะห์โค้ด มีความสามารถในการช่วยเขียนโปรแกรมอย่างมีประสิทธิภาพ
Gemma
เหมาะสำหรับงานวิจัยและการวิเคราะห์เชิงลึก ต้องการความถูกต้องในการตอบคำถามที่มีข้อมูลซับซ้อน
