AI 知識問答
讓使用者透過自然語言查詢內部文件,並在回答中呈現結論、流程、注意事項、引用來源與信心等級,將 AI 回答轉化為可驗證、可管理的企業知識服務。
•文件管理:上傳、更新、啟用與版本控管,讓問答來源清楚可管。
•知識問答:以自然語言查詢企業內部文件,取得可理解的回答方向。
•引用來源:回答標示引用文件與版本,讓 AI 回覆可以回到依據。
•權限角色:依管理者、使用者與部門情境控管文件與功能範圍。
•低信心分析:統計常用關鍵字、低信心問題與文件改善方向。
•Local RAG Node:可採地端節點進行文件處理、索引與安全檢索。
關鍵技術
回答會依據企業文件檢索結果生成,並搭配引用來源、文件版本、信心等級與低信心問題分析,協助使用者驗證回答依據。
地端資料安全
可依資安需求採私有節點或雲端高效推論,讓企業在導入 AI 問答時,仍保有對原始知識文件的掌控權。
•私有節點版:使用地端 RAG 與自建低階 LLM 推論,文件保護等級高,費用可預測,適合中低頻問答與敏感文件場景。
•雲端高效版:地端管理文件與 RAG 檢索,僅將必要檢索片段送至雲端 LLM 生成回答,兼顧資料控管與回覆效率。
關鍵技術
文件留在企業端:SOP、制度與技術文件不必全部外流;Local RAG 建立索引:在地完成文件解析、切片與知識檢索;LLM 彈性推論:可依需求選擇自建 LLM 或雲端 LLM;回答可被驗證:回覆附引用來源與信心等級,降低黑箱疑慮。
導入流程
從一個部門、一批文件、一類高頻問題開始,逐步驗證、優化,再擴大導入。
以 3 個月私有節點試用專案開始,完成文件盤點、環境建置、知識索引、問答測試與成果回顧,再逐步擴大成企業知識治理平台。
申請試用:VK_service@amastek.com
關鍵技術
文件匯入與前處理:完成格式解析、切片與知識索引建立;問答測試與引用確認:驗證回答品質、引用來源與回覆格式;低信心問題分析:蒐集知識缺口與文件不足之處。