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Inotena与Motif Technologies签署谅解备忘录,共同开发基于封闭网络AI的“智能文档集中管理”系统

文档集中管理平台“Mpower”整合国产自主研发AI模型……无需连接外部网络即可进行内部文档知识检索与分析 正推进开发可完整保留用户权限的RAG引擎及基于语境的敏感信息分类模型

Ho-Jun Kim
2026-10-30 09:30:46
[E-DailyHo-Jun Kim 记者] AX专业企业Inotena株式会社(代表董事金仁洙、尹永浩)30日宣布,已与AI深科技企业Motif Technologies株式会社(代表董事林正焕)签署业务合作备忘录(MOU),旨在开展可在封闭网络环境中应用的基于AI的智能文档集中化业务合作。
Motif Technologies代表林正焕(左)与Innotena副总裁金忠烈于27日在Innotena总部举行的“关于封闭网络AI基础‘智能文档集中管理’共同开发的MOU”签约仪式上合影留念。(照片来源:Innotena)

双方计划将Inotena的综合信息安全品牌“Mpower”与Motif Technologies的自主AI基础模型及本地推理技术相结合,共同构建一个无需连接外部网络即可使用生成式AI的平台。 在公共、国防、金融和制造业等领域,由于安全法规的限制,往往难以使用基于外部云的AI服务。即使尝试自主构建,GPU成本和权限管理问题也一直被视为障碍。
两家公司的优势正是在这一点上相互契合。Inotena的“Mpower EZis-C”是一款文档集中化管理解决方案,可将分散在个人电脑上的业务文档整合到中央存储库,并阻止本地存储,从而已将组织的文档资产和访问权限体系集中管理于一处。 在此基础上,若接入Motif Technologies从架构到令牌化器、推理内核均自主设计的AI模型,便无需外部对接,即可针对内部文档进行知识检索与分析。
正在探讨合作的主要领域包括:△设计将Mpower产品系列与AI模型相连接的参考架构;△开发能原样反映用户访问权限的封闭网络知识检索(RAG)引擎;△开发基于语境的敏感信息分类模型;△验证本地部署推理性能并标准化硬件要求等。 RAG引擎在搜索阶段会进行权限过滤,并保留引用依据和审计日志,其设计旨在确保无查阅权限的文档内容不会混入AI的回答中。敏感信息分类模型将分类范围扩展至传统模式匹配方式难以捕捉的间接识别信息及商业秘密。
双方将根据客户规模和用途,探讨应用Motif Technologies模型的方案。Motif Technologies的“Motif 3”模型采用专家混合(MoE)结构,在总计3140亿个参数中,仅激活每个令牌对应的132亿个参数,从而提高了推理效率。此外,双方计划分阶段具体落实未来的合作项目。
Inotena首席执行官金仁洙表示:“通过文档集中化管理积累的文档资产和权限体系,将成为AI时代最安全的知识基础。”他补充道:“我们将结合Motif Technologies的独家AI模型,打造一个无需连接外部网络即可安心使用生成式AI的环境,并将其确立为公共及金融市场的标准。”
Motif Technologies首席执行官林正焕表示:“我们将与Inotena展开合作,确保即使在安全要求严格的场景中,也能放心地应用AI技术。”

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