端側(cè)部署+本地存儲(chǔ)：愛問學(xué)破解AI數(shù)據(jù)泄露難題

在當(dāng)前大模型技術(shù)迅猛發(fā)展的背景下,行業(yè)焦點(diǎn)逐步聚焦于如何兼顧高性能與數(shù)據(jù)隱私保護(hù)。針對(duì)云端AI的數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn),神州數(shù)碼推出PC端AI產(chǎn)品愛問學(xué),用戶可通過一鍵導(dǎo)入文檔、筆記、圖片等文件,自動(dòng)完成內(nèi)容解析、標(biāo)簽分類與向量化存儲(chǔ),構(gòu)建結(jié)構(gòu)化知識(shí)網(wǎng)絡(luò)。所有數(shù)據(jù)處理均在本地完成,杜絕敏感信息外泄。

愛問學(xué)在設(shè)計(jì)上突出“開箱即用”的優(yōu)勢,將企業(yè)級(jí)智能能力下沉至個(gè)人PC端。愛問學(xué)通過本地化知識(shí)庫構(gòu)建,讓用戶完全掌控?cái)?shù)據(jù)主權(quán),通過支持一鍵導(dǎo)入個(gè)人文檔、筆記、圖片等資料,并借助Embedding模型實(shí)現(xiàn)自動(dòng)解析、標(biāo)簽分類與向量化存儲(chǔ),幫助用戶構(gòu)建起結(jié)構(gòu)化的知識(shí)網(wǎng)絡(luò),確保數(shù)據(jù)不離開本地環(huán)境,極大降低了云端泄露風(fēng)險(xiǎn)。

另一方面,為了適應(yīng)個(gè)人用戶的計(jì)算環(huán)境,愛問學(xué)利用模型蒸餾與優(yōu)化技術(shù),成功將大模型壓縮為輕量化版本,從而實(shí)現(xiàn)了在普通PC端的高效運(yùn)行。所有模型均經(jīng)過深度優(yōu)化,支持完全離線運(yùn)行。無論是文檔處理、數(shù)據(jù)分析還是創(chuàng)意生成,用戶都能隨時(shí)調(diào)用最適配的模型。這種靈活機(jī)制不僅提升響應(yīng)速度,配合本地私密知識(shí)庫,構(gòu)建出真正安全高效的智能工作流。

未來,神州數(shù)碼將持續(xù)投入研發(fā),不斷優(yōu)化產(chǎn)品功能,推動(dòng)大模型本地部署、多模型切換及私密知識(shí)庫建設(shè),為個(gè)人用戶帶來更安全、更便捷、更智能的使用體驗(yàn),真正開啟個(gè)人AI應(yīng)用的新紀(jì)元。

免責(zé)聲明：市場有風(fēng)險(xiǎn)，選擇需謹(jǐn)慎！此文僅供參考，不作買賣依據(jù)。

標(biāo)簽：