インテリジェントな対話 知識がすぐに手に入る

    生成 AI を導入して企業の成長とイノベーションを簡単に支援

    • 対話を通じて情報を得る

      SysTalk.VIKIは、生成AIとエンタープライズナレッジベースを組み合わせ、RAG (検索拡張生成) アーキテクチャにより、根拠のある回答をリアルタイムに提供し、従業員の検索時間を節約し、社内データに迅速にアクセスして使用でき、作業効率を向上させます。

    • 高いデータセキュリティ

      SysTalk.VIKI は、オンプレミスデプロイを通じて企業情報が漏洩しないようにして、すべての問い合わせと対応プロセスは、企業内部で行われ、部門横断的な知識獲得とデータセキュリティニーズに配慮します。

    • 知識の学習と応用は転送間で同期されます

      SysTalk.VIKI は知識の伝達を加速し、新入社員と既存社員が知識応用の過程で完全なガイダンスを得られるように支援し、学習曲線を短縮します。

    SysTalk.VIKI 製品アーキテクチャ

    • 単一のウィンドウ、複数の役割

      各部門の日常ニーズに応じたさまざまなアシスタントサービスをワンストップで提供します。

    • オンプレミス配置をサポート

      トークン制限がなく、使い放題の生成 AI プラットフォーム。

    • 段階的にアプリケーションを拡張

      単一の部門から徐々に複数の部門に推進して、複数のアプリケーションに拡張されます。

    責任あるナレッジベース管理
    フレンドリーなプロンプト管理
    柔軟なAIアシスタント設定
    • 高い拡張性

      企業のニーズに応じていつでもナレッジベースを拡張できます

    • 高い連結性

      RAG とナレッジグラフを組み合わせて構造的なナレッジアーキテクチャを提供する

    • 高い厳密性

      権限管理とレビューメカニズムを備える

    アプリケーションコンテキスト

    • 人材管理

      従業員は SysTalk.VIKI と直接対話して社内規定や手続きについて問い合わせることができるため、人事部門の負担が軽減されます。

    • ITヘルプデスク

      従業員が技術的な問題に遭遇した場合、SysTalk.VIKI はトラブルシューティングと詳細な操作手順を提供でき、問題解決を迅速化します。

    • 業務支援

      業務チームは製品情報や販売データにリアルタイムでアクセスでき、SysTalk.VIKI は関連する戦略と回答を生成して業務効率を向上させます。

    • 知識の継承と育成

      SysTalk.VIKI を通じて新入社員にオリエンテーションを提供することで、会社の知識と経験を迅速に伝達し、新入社員が仕事を始めるまでの時間を短縮できます。

    より多くの潜在的な拡張アプリケーションコンテキスト: 履歴書の照合、会議記録の作成、法規文書の要約、金融商品の推奨、競合製品の分析など......

    SysTalk.VIKI 製品ソリューションの概要

    標準
    高度な
    プロ
    生成AIコアサービスフレームワーク
    デフォルトの基礎大規模言語モデル (LLM)
    検索拡張生成 (RAG) スキーマ
    プロンプトエンジンとテンプレート
    対話記録
    ユーザー権限の管理
    アシスタントの役割の数
    単一
    単一
    複数
    ナレッジグラフシステムのアーキテクチャ
    情報ガードレール(ガードレール)
    ナレッジグラフの初期構築
    指定モデル接続
    指定モデルのプロンプト最適化
    指定モデルの RAG最適化
    システムの計画と導入
    プロジェクト管理と教育トレーニング

    企業 AI 應用 一體機方案

    TCO 比業界低50%
    標準方案
    升級方案
    進階方案
    生成式 AI 平台
    SysTalk.VIKI 年授權
    LLM
    內建雙專業評測之主流 LLM (如 Phi-4..)
    硬體
    Server + L40S x2
    Server + H100 x1
    Server + H100 x2
    アプリケーションコンテキスト
    單一內部助理
    數個內部助理 或單一對外智能客服
    全通道服務助理 建置企業內部服務 及對外智能客服 企業智能化服務延伸

    企業現況與需求

    01

    您的企業目前是否已經使用任何AI相關技術?

    02

    若導入生成式AI,您最希望應用在哪些領域?