內部知識查詢
跨文件、規章與專案資料搜尋，回答附上來源。
企業 AI Agent 與 RAG 讓企業 AI 不只回答，而是安全地完成工作
從企業知識庫、RAG 到具權限與稽核能力的 AI Agent，將內部資料、流程與既有系統轉成可控的自動化能力。
什麼是企業 AI Agent 與 RAG？
RAG 讓生成式 AI 先檢索企業核准的文件與資料，再根據來源回答；AI Agent 則進一步依權限呼叫系統、執行任務並留下操作紀錄。企業導入時，重點不是模型大小，而是資料品質、權限邊界、人工覆核與成效衡量。
適合先導入的企業情境
客服與服務助理
統一回覆標準，將複雜案件轉交真人。
營運流程自動化
彙整資料、產生文件、建立任務或更新既有系統。
專業決策輔助
在明確規則與審核下，協助分析大量非結構化資料。
從 PoC 到正式上線的交付物
資料與風險盤點
確認資料來源、敏感性、權限、品質與可用範圍。
可驗證 PoC
以真實問題建立測試集，衡量正確率、引用率與失敗案例。
RAG 與 Agent 架構
設計檢索、模型、工具呼叫、權限與人工覆核流程。
監控與持續改善
追蹤成本、延遲、失敗率、使用情境與內容更新。
先判斷需要哪一種 AI
| 方案 | 適用問題 | 主要風險 |
|---|---|---|
| 知識庫 RAG | 需要依企業文件回答 | 文件過期與檢索品質 |
| 工作流程 AI | 固定步驟的內容與資料處理 | 例外規則未完整定義 |
| AI Agent | 需要跨系統執行多步任務 | 權限過大與錯誤操作 |
企業 AI 導入常見問題
可依資料敏感度選擇企業 API、區域與留存設定，並將敏感資料留在受控環境。實際方案需在架構階段確認供應商條款與資料流。
延伸專業服務
先從一個能量化的工作流程開始
告訴我們資料來源、使用角色與現在最耗時的工作，我們會協助判斷適合 RAG、流程 AI 或 Agent。
聯絡人或公司擇一、Email 或電話擇一，並簡述需求即可。預算與來源可稍後補充。