การออกแบบและพัฒนาระบบ LLM เฉพาะทาง 
โดยกระบวนการบ่มเพาะ LLM ด้วยกรรมวิธี Pre-Training, SFT (Supervised Fine Turning), DPO (Direct Preference Optimization), RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback) 

การสร้าง LLM Inference Engine
LLM Inference Engine คือ ระบบซอฟต์แวร์ ที่สามารถนำคำถาม หรือ ข้อความจากผู้ใช้แล้วสามารถสร้างคำตอบที่คาดว่าจะตรงใจผู้ถามหรือคู่สนทนา ระบบ LLM Inference Engine จะประกอบด้วย ระบบ API ระบบกลั่นกรองข้อมูลขาเข้าและขาออก ระบบ Vector Database ระบบ KM ระบบ Chatbot ระบบ Dashboard ระบบกันหลอน ระบบเพิ่มประสิทธิภาพ เราให้ บริการสร้าง Inference Engine โดยใช้ LLM Llama 2,3  

สร้างนวัตกรรมที่ใช้ RAG
RAG หรือ Retrieval Augmented Generation หรือการสร้าง Prompt สำหรับระบบ LLM ที่ Prompt ประกอบด้วยส่วนที่ถามและข้อมูลของผู้ถามที่ได้มาจาก Vector Database เพื่อให้ได้คำตอบจาก LLM ที่ตรงใจผู้ถามที่สุด การสร้าง RAG จะมีการนำข้อมูลปฏิบัติงานการของบริษัทมาจัดเก็บใน Vector Database ก่อน และ RAG สามารถใช้ในงาน Billing , Call Center , งาน HR, งานกฎระเบียบองค์กร และอื่นๆอีกมาก 

NVIDIA Tensor RT-LLM 
NVIDIA Tensor RT-LLM เป็น Python API ในการสร้าง LLM ที่สามารถแก้ปัญหาที่ยากเกินกว่าที่จะแก้โดยการใช้ GPT4 นอกจากนี้ Tensor RT ยังช่วยทำ Optimization ทำให้ LLM ทำงานได้เร็วขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการใช้ Fash Attention , Infight Batching และ FP8 

จัดทำ Pilot Project
ทดลองใช้ AI จริงในองค์กร โดย จัดทำ RAG ที่ใช้ LLM เพื่อตอบคำถามจากข้อมูลภายในองค์กร  

ให้บริการ AI Social Learning
พัฒนา website /Mobile App เพื่อให้บริการ องค์ความรู้AI , e-Learning AI เพื่อการ UpSkill & ReSkill , สร้างชุมชนผู้ใช้ AI ในองค์กร