การออกแบบและพัฒนาระบบ LLM เฉพาะทาง 
โดยกระบวนการบ่มเพาะ LLM ด้วยกรรมวิธี PE-Training SFT (Supervised Fine Tuning), 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 0kd Llama 2, 3  

สร้างนวัตกรรมที่ใช้ RAG
RAG หรือ Retrieval Augmented Generation หรือการสร้าง Prompt สำหรับระบบ LLM ที่ Prompt ประกอบด้วยส่วนที่ถามและข้อมูลของผู้ถามที่ได้มาจาก Vector Database เพื่อให้ได้คำตอบจาก LLM ที่ตรงใจผู้ที่สุด การสร้าง RAG จะมีการนำข้อมูลปฏิบัติการของบริษัทมาจัดเก็บใน Vector Database ก่อน RAG ใช้ในงาน 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
ทอลองใช้ 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