Lamini——专为企业打造的LLM平台

在人工智能的迅猛发展中，企业对于高精度、大规模可控的LLM（大语言模型）需求日益增加。Lamini作为企业级LLM平台，致力于帮助现有软件团队快速开发、训练和部署自有大语言模型，同时确保高精度、低幻觉（hallucination）、安全合规，实现AI能力的企业级落地。

Lamini专注于构建企业级LLM应用，其Memory RAG（检索增强生成）技术可将幻觉率降低95%，并提供文本分类、文本转SQL、函数调用等关键能力。凭借与AMD的深度合作，Lamini成为唯一能在AMD GPU上高效运行和扩展至数千节点的LLM平台，现已广泛应用于财富500强企业和顶级AI初创公司。

Memory RAG：高精度、低成本的RAG智能体

在LLM实际应用中，幻觉（hallucination）是企业落地AI时遇到的重大挑战。Lamini的Memory RAG技术通过嵌入时计算（embed-time compute），实现比GPT-4标准RAG模型高达90%-95%的准确率，有效提升数据检索、内容生成的可靠性。

Memory RAG的核心优势：

• 消除幻觉：减少**95%**的错误信息，提高模型可控性。
• 智能化数据检索：利用高质量嵌入向量，确保模型仅基于真实数据回答问题。
• 更低的计算成本：自动优化数据输入，提高信息检索效率，降低存储与计算开销。
• 企业级应用支持：Memory RAG支持大规模并行部署，适用于智能客服、商业分析、法律合规等业务场景。

如果企业希望构建一个高精度、可控、可扩展的RAG系统，Memory RAG是目前市场上最具竞争力的解决方案之一。

文本分类智能体：高效处理海量非结构化数据

Lamini的Classifier Agent Toolkit是一款专为大规模数据分类设计的AI工具，能够自动完成数据标注、文本分类、意图识别等任务，极大提升企业的数据处理效率。

主要功能：

• 海量分类任务自动化：替代手工数据标注，快速处理企业内部文档、客户反馈、行业报告等非结构化数据。
• 智能化客户服务分流：根据客户意图，自动分类请求，并分配到对应部门或客服。
• 代码归档与分类：帮助开发团队整理、归档、分类遗留代码，提高开发效率。

对于需要高效处理非结构化数据的企业，Lamini的Classifier Agent Toolkit能帮助减少人工分类工作量，并提高数据利用效率。