دستیار هوش مصنوعی خصوصی و قابلحمل
مدلهای زبانی را بدون اینترنت، بدون اشتراک سرویسهای خارجی و بدون خروج اطلاعات، متناسب با نیاز و توان سختافزاری لپتاپ خود اجرا کنید.
ارزش پیشنهادی
دستیار هوشمند شما؛ همیشه در دسترس و کاملاً تحت کنترل شما
پس از بررسی نوع کاربرد، سطح محرمانگی، کیفیت مورد انتظار و توان واقعی CPU، GPU، RAM و VRAM لپتاپ، مناسبترین مدل و پیکربندی انتخاب و بهینهسازی میشود. نتیجه، یک دستیار هوش مصنوعی شخصی یا حرفهای است که میتواند بدون وابستگی عملیاتی به اینترنت، مستقیماً روی دستگاه شما اجرا شود و در صورت نیاز به اسناد و دانش اختصاصیتان متصل گردد.
معرفی محصول
هوش مصنوعی خصوصی و قدرتمند، مستقیماً روی لپتاپ شما
هوش مصنوعی آفلاین لپتاپ ناب، راهکاری یکپارچه برای اجرای محلی مدلهای زبانی کوچک و بزرگ روی لپتاپ یا ورکاستیشن است. این محصول برای مدیران، متخصصان، پژوهشگران، برنامهنویسان و سازمانهایی طراحی شده است که با اسناد محرمانه، اینترنت ناپایدار، هزینه اشتراک خارجی یا محدودیت دسترسی به سرویسهای ابری مواجهاند.
در این راهکار، یک مدل ثابت روی همه دستگاهها نصب نمیشود. ابتدا نیاز کاربر و ظرفیت واقعی سختافزار بررسی شده و سپس مدل، سطح فشردهسازی، موتور اجرا و رابط کاربری مناسب انتخاب میشود. در صورت نیاز، مدل به فایلها و اسناد شخصی یا سازمانی متصل خواهد شد تا یک دستیار اختصاصی و قابلحمل در اختیار کاربر قرار گیرد
مسئلهای که حل میکنیم
استفاده از هوش مصنوعی آنلاین ساده است، اما برای فعالیتهای حرفهای و حساس همیشه انتخاب مناسبی نیست. ارسال قرارداد، گزارش، کد، اطلاعات مالی یا دادههای پژوهشی به سرویسهای عمومی میتواند با الزامات محرمانگی کاربر یا سازمان مغایرت داشته باشد. علاوه بر این، قطع اینترنت، تحریم، فیلترینگ، تغییر سیاست سرویسدهنده و هزینههای ارزی ممکن است دسترسی پایدار به این ابزارها را مختل کند.
راهکار هوش مصنوعی آفلاین لپتاپ، پردازش اصلی را به داخل دستگاه منتقل میکند. به این ترتیب، کاربر میتواند حتی در سفر، مأموریت یا محیطهای فاقد شبکه، از یک دستیار هوشمند متناسب با نیاز خود استفاده کند؛ بدون آنکه برای کاربردهای محدود و فردی ناچار به تهیه زیرساخت سروری پرهزینه باشد.
چالشهای کلیدی
ابزارهای عمومی هوش مصنوعی برای استفاده روزمره مفیدند، اما در فعالیتهای تخصصی با محدودیتهایی مانند خروج اطلاعات، وابستگی به اینترنت، هزینه اشتراک، نبود کنترل بر محل پردازش و محدودیت شخصیسازی روبهرو هستند. این مسائل زمانی جدیتر میشوند که کاربر با اسناد محرمانه، کدهای اختصاصی، اطلاعات مالی، دادههای پزشکی یا محتوای پژوهشی منتشرنشده کار میکند.
01
02
03
04
بازار هدف و کاربران
بازار هدف
بانکداری، بیمه و خدمات مالی، سازمانهای دولتی و حاکمیتی، حقوقی و حسابرسی، نفت و گاز و انرژی، سلامت و درمان، دانشگاهها و مراکز پژوهشی، شرکتهای دانشبنیان، فناوری اطلاعات، رسانه و تولید محتوا، آموزش و مراکز عملیاتی یا زیرساختهای حساس.
این راهکار برای کاربران حرفهای مستقل، مدیران دارای اطلاعات محرمانه، تیمهای کوچک سازمانی، واحدهای حقوقی و مالی، گروههای پژوهشی و تیمهای توسعه نرمافزار مناسب است. مجموعههایی که به اینترنت پایدار دسترسی ندارند یا از شبکههای محدود و ایزوله استفاده میکنند نیز میتوانند از نسخه آفلاین بهره ببرند. راهکار از یک کاربر روی یک لپتاپ آغاز میشود و در صورت افزایش نیاز، قابلیت توسعه به شبکه داخلی یا سرور سازمانی را دارد.
تصمیمگیرندگان
مدیران اطلاعات و داده
مدیرعامل، مدیر عملیات و مدیر تحقیقوتوسعه
مدیر فناوری اطلاعات و مدیر امنیت اطلاعات
مدیر مالی، مدیر واحد تخصصی یا کاربر حرفهای مستقل
کاربران نهایی
کاربران نیازمند AI خصوصی
مدیران، مشاوران، وکلا، حسابرسان و تحلیلگران مالی
پژوهشگران، پزشکان، استادان، دانشجویان و نویسندگان
برنامهنویسان، مهندسان، کارشناسان فنی و نیروهای مستقر در مأموریت
سناریوهای کاربرد
۰۱
قرارداد، آییننامه، گزارش، صورتجلسه یا فایل داخلی را بدون ارسال به سرویس اینترنتی خلاصه و تحلیل کنید. مدل میتواند نکات مهم، تعهدات، تاریخها، ریسکها و اقدامات موردنیاز را استخراج کند؛ با این ملاحظه که در تصمیمهای حساس، بررسی نهایی متخصص انسانی ضروری است.
۰2
گزارشها را خلاصه کنید، پیشنویس نامه و مکاتبه بسازید، اقدامات جلسه را استخراج کنید و اطلاعات موردنیاز را از فایلهای محلی بازیابی کنید. این دستیار میتواند بر اساس نقش، لحن و فعالیتهای پرتکرار کاربر شخصیسازی شود.
۰3
اسناد پژوهشی، منابع آموزشی یا فایلهای شخصی را به یک پایگاه دانش محلی تبدیل کنید و درباره محتوای آنها سؤال بپرسید. این قابلیت برای پژوهشگران، استادان و دانشجویانی مناسب است که میخواهند در سفر یا محیط فاقد شبکه نیز به ابزار تحلیل و ساختاربندی محتوا دسترسی داشته باشند.
۰4
کدهای اختصاصی را بدون ارسال به سرویس خارجی تحلیل، توضیح، مستندسازی یا اصلاح کنید. مدل محلی میتواند در بررسی ساختار کد، تولید نمونه، رفع اشکال اولیه و مستندسازی فنی به توسعهدهنده کمک کند؛ البته کیفیت این عملکرد به مدل و توان سختافزار وابسته است.
۰5
در مناطقی که اینترنت پایدار در دسترس نیست یا اتصال به شبکه بیرونی مجاز نیست، دستیار هوشمند همچنان روی لپتاپ قابل استفاده خواهد بود. این قابلیت برای مأموریتهای میدانی، مراکز عملیاتی، شبکههای ایزوله و کاربرانی که به یک ابزار قابلحمل و مستقل نیاز دارند، کاربردی است.
راهکار ها و مشخصات
این راهکار بر پایه فروش یک لپتاپ خاص یا نصب یک مدل ثابت طراحی نشده است. ابتدا کاربرد، کیفیت مورد انتظار، نوع اسناد، تعداد کاربران، سطح محرمانگی و سرعت هدف مشخص میشود. سپس CPU، GPU، RAM، VRAM، فضای ذخیرهسازی و سیستمعامل دستگاه بررسی شده و مدل، سطح Quantization، موتور استنتاج و تنظیمات مناسب انتخاب میشوند.
مزایای محصول
هوش مصنوعی آفلاین، امکان استفاده حرفهای از مدلهای زبانی را بدون وابستگی دائمی به اینترنت یا API خارجی فراهم میکند. انتخاب درست مدل و بهینهسازی آن برای سختافزار کاربر، میتواند میان کیفیت پاسخ، سرعت، مصرف منابع و هزینه تعادل ایجاد کند. همچنین، راهکار قابلیت توسعه از یک ابزار شخصی به سرویس تیمی یا سازمانی را دارد.
۰۱
عملیاتی
دسترسی به دستیار هوشمند در هر زمان و هر مکان
پس از نصب اجزای موردنیاز، پردازش اصلی میتواند بدون اینترنت انجام شود. کاربر در سفر، مأموریت یا هنگام اختلال شبکه نیز به ابزار هوشمند خود دسترسی دارد. جستوجو، خلاصهسازی و تحلیل اسناد محلی سریعتر انجام میشود و تأخیر یا محدودیت ناشی از ارتباط با سرویس خارجی کاهش مییابد.
۰2
اقتصادی
کاهش هزینههای تکرارشونده و استفاده بهتر از سختافزار موجود
در صورت مناسب بودن سختافزار فعلی، میتوان بدون خرید فوری سرور یا پرداخت مداوم هزینه اشتراک و API، یک مدل محلی را اجرا کرد. صرفهجویی اقتصادی میتواند از حذف یا کاهش اشتراک خارجی، کاهش پرداخت ارزی، کاهش زمان پردازش اسناد و استفاده از تجهیزات موجود حاصل شود. زمان بازگشت سرمایه عدد ثابتی ندارد و باید بر اساس کاربرد و میزان استفاده هر مشتری محاسبه شود.
۰3
رقابتی
فراتر از نصب ساده یک مدل روی لپتاپ
در راهکار ناب، ابتدا نیاز واقعی کاربر تحلیل میشود؛ سپس مدل مناسب انتخاب، برای دستگاه بهینه و در صورت نیاز به اسناد اختصاصی متصل میشود. رابط کاربری، نقش دستیار و تنظیمات پاسخگویی نیز متناسب با کاربرد پیکربندی خواهند شد. این رویکرد امکان توسعه همان راهکار از یک لپتاپ فردی به زیرساخت تیمی یا سازمانی را فراهم میکند.
۰4
فنی
پردازش محلی، RAG آفلاین و پیکربندی متناسب با دستگاه
راهکار از اجرای On-Device یا On-Premise، حالت Air-Gapped، خانوادههای مختلف مدلهای زبانی، Quantization، RAG آفلاین، چتبات، Agent و API داخلی پشتیبانی میکند. مدل و تنظیمات اجرا بر اساس CPU، GPU، RAM، VRAM، سرعت مورد انتظار و کیفیت موردنیاز انتخاب میشوند.
فرآیند اجرا و استقرار
اجرای موفق مدل محلی نیازمند انتخاب دقیق مدل و تنظیم صحیح آن برای سختافزار است. فرایند با شناخت کاربرد و بررسی دستگاه آغاز میشود و پس از نصب، شخصیسازی و اتصال احتمالی به اسناد، با آزمون عملکرد و آموزش کاربر ادامه پیدا میکند. در نهایت نیز مسیر توسعه یا ارتقای آینده مشخص میشود.
نیازسنجی و ارزیابی دستگاه
نوع کاربرد، دادهها، سطح محرمانگی، تعداد کاربران و کیفیت مورد انتظار بررسی میشود. سپس مشخصات CPU، GPU، RAM، VRAM، فضای ذخیرهسازی و سیستمعامل لپتاپ ارزیابی میشوند تا ظرفیت واقعی دستگاه برای اجرای سناریوی موردنظر مشخص شود.
انتخاب مدل و پیکربندی مناسب
بر اساس نتیجه ارزیابی، یک SLM یا LLM مناسب انتخاب میشود. سطح Quantization، طول Context و تنظیمات پردازشی نیز تعیین خواهند شد. در این مرحله مشخص میشود که دستگاه موجود کافی است، به ارتقای محدود نیاز دارد یا باید سختافزار مناسبتری انتخاب شود.
نصب، بهینهسازی و شخصیسازی
مدل، موتور استنتاج و محیط کاربری روی دستگاه نصب میشوند. سپس مصرف منابع، نقش دستیار، Promptها، لحن، طول Context و نحوه تولید پاسخ متناسب با کاربرد کاربر تنظیم خواهد شد.
اتصال به اسناد و انجام بنچمارک
در صورت نیاز، پایگاه دانش و RAG آفلاین برای اتصال مدل به فایلهای شخصی یا سازمانی ایجاد میشود. سپس سرعت، کیفیت پاسخ، دقت بازیابی، مصرف RAM و VRAM، دمای دستگاه و پایداری سیستم در سناریوهای واقعی آزمایش میشوند.
آموزش، تحویل و توسعه آینده
کاربر برای استفاده صحیح از مدل، مدیریت اسناد و شناخت محدودیتهای آن آموزش میبیند و راهنمای استفاده دریافت میکند. در ادامه، امکان بهروزرسانی کنترلشده مدل، افزودن Agent، گسترش پایگاه دانش یا ارتقا از نسخه فردی به حالت چندکاربره وجود دارد.
نمونه خروجی و بنچمارک
عملکرد یک مدل محلی روی همه لپتاپها یکسان نیست. نتیجه به مدل، سختافزار، سطح Quantization، طول Context، سیستمعامل و نوع وظیفه بستگی دارد. به همین دلیل، مدل پیشنهادی روی دستگاه واقعی کاربر و با سناریوهای موردنیاز او آزمایش میشود.
سرعت اجرای مدل
TTFT و Tokens/s
مصرف منابع
RAM، VRAM و CPU/GPU
کیفیت پاسخ
بر اساس کاربرد و مجموعه سؤال مرجع
پرسشهای پرتکرار
بله. پس از نصب مدل و اجزای موردنیاز، پردازش اصلی میتواند کاملاً داخل دستگاه انجام شود. در حالت آفلاین، پرامپتها، فایلها و خروجیها روی لپتاپ یا شبکه داخلی باقی میمانند. بهروزرسانی مدل نیز میتواند در زمان موردنظر و از طریق فرایندی کنترلشده انجام شود.
خیر. مدل قابل اجرا به نوع CPU و GPU، میزان RAM و VRAM، طول Context، سطح Quantization و کیفیت مورد انتظار بستگی دارد. ممکن است یک مدل روی دستگاهی اجرا شود اما سرعت یا کیفیت مناسبی نداشته باشد؛ بنابراین پیش از نصب، دستگاه و سناریوی استفاده ارزیابی میشوند.
نه لزوماً. ابتدا سختافزار موجود بررسی میشود. ممکن است همان دستگاه برای اجرای یک مدل سبک یا فشرده مناسب باشد، به ارتقای محدود نیاز داشته باشد یا برای کاربرد موردنظر کافی نباشد. اگر خرید دستگاه جدید لازم باشد، پیکربندی مناسب بر اساس مدل، کاربرد و بودجه پیشنهاد خواهد شد.
بله. با استفاده از RAG آفلاین میتوان فایلها و اسناد مجاز را به یک پایگاه دانش محلی تبدیل کرد. کاربر میتواند درباره محتوای این اسناد سؤال بپرسد و در صورت پیکربندی مناسب، پاسخ را همراه با منبع دریافت کند؛ بدون آنکه فایلها برای پردازش به سرویس عمومی ارسال شوند.
مدلهای زبانی ممکن است پاسخ ناقص یا نادرست تولید کنند؛ بنابراین در کاربردهای حقوقی، مالی، پزشکی و سایر حوزههای حساس، استفاده از اسناد مرجع، نمایش منبع و کنترل متخصص انسانی ضروری است. این راهکار میتواند ابتدا روی یک لپتاپ اجرا شود و پس از افزایش کاربران یا حجم پردازش، به نسخه تیمی روی شبکه داخلی یا سرور سازمانی توسعه پیدا کند.
