拆解生成式AI知識管理系統如何克服組織的KM痛點
本期 AI 知識庫亮點
生成式AI於知識管理應用上的發展趨勢？
生成式AI結合知識管理之重點優勢
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知識重點摘要與生成
生成式AI可以自動化彙整與問題相關的參考文本資訊，幫助使用者更有效地吸收文本知識。 -
24小時隨時服務
基於生成式AI的智能知識搜尋與問答系統可以提供即時的、準確的問題回覆，有助於協助員工隨時隨地解決業務中遇到的問題。 -
問答體驗更人性化、高效
生成式AI不僅能夠理解語言的語意，還可以更好地處理多樣性的自然語言表達，使知識服務更加貼近使用者的需求。
生成式AI結合知識管理可能面臨之挑戰
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機密性和資安風險
對於許多組織而言，使用生成式AI相關服務時容易有外洩機密、資安等疑慮，甚至因此頒布生成式AI工具禁令，即是為了防範此問題發生。 -
答非所問或錯誤解答
生成式AI模型本身對於其未訓練過的資料，可能會出現杜撰答案或是答非所問的狀況，無法控制AI生成結果之可信度，也缺乏標示資料來源。 -
微調領域模型成本高
一般的生成式AI模型可能無法回答特定領域的知識，需要透過模型微調 (fine-tune) 才能使其具備一定程度的領域知識回答能力；不過微調模型所需投入的人力、機器設備等方面成本皆較高。 -
系統整合不易
要將企業內部知識管理系統內留存的知識，與生成式AI模型進行串接整合，中間牽涉到技術、成本等問題，整合過程不容易且缺乏經驗。
新一代生成式AI知識管理系統之情境案例
剖析各類組織常見知識管理痛點
我們以實際使用新一代生成式AI知識管理系統 (AI Search for KM) 的客戶案例來看，當時該組織所面臨到的痛點有：
- 知識文件檔案量大，要找到所需的檔案文件需花大量時間，常常不知從何找起。
- 問題知識點散落於不同檔案文件之中，需要看過所有相關檔案才能完整的彙整、吸收其中的知識內容。
- 無法針對不同部門、不同層級間，所能接觸到的知識文件檔案、對檔案執行的動作（閱讀存取、編輯修改等）進行權限控管。
除此之外，過去市面上的知識管理系統多半只能透過關鍵字搜尋所有的檔案名稱是否命中關鍵字，需要使用者逐一自點開檔案、檢視其中內容，再以人工將不同檔案文件中的知識點自行消化整合，轉化爲問題的最終彙整知識內容。此外，市面上這種以搜尋為核心的知識管理系統，多半無法兼顧到組織對於檔案文件所需的權限控管機制。
AI Search for KM 具體提供之協助與效益
常見問題 FAQ
Q1：組織常見的知識管理（KM）痛點有哪些？
A：常見痛點包含檔案量過大難以查找、知識點散落各處需人工彙整，以及缺乏權限控管機制。
傳統系統多半只能搜尋檔案名稱，導致使用者必須逐一開啟檔案自行消化內容，且難具備針對不同部門與層級劃分文件存取權限的彈性，導致管理上的困擾。
Q2：為什麼組織需要將傳統知識管理系統升級為「生成式 AI」系統？
A：主要是為了解決傳統搜尋「只給檔案、不給答案」與「入庫門檻高」的痛點。
傳統 KM 仰賴精確關鍵字，且員工需逐一開啟檔案彙整資訊。升級後，生成式 AI 能直接理解口語提問，跨檔案自動彙整重點並生成白話回答。這不僅降低了新進員工的學習成本，更讓散落在各處的非結構化資料（如報告、紀錄）能被有效活化，達成知識自動化。
Q3：為什麼 AI 搜尋比起傳統的「關鍵字搜尋」更精準？
A：因為 AI 具備「語意分析」能力，能處理語意相近但關鍵字不同的提問。
傳統搜尋必須關鍵字完全命中，而 AI 則能理解使用者的「意圖」。例如搜尋「如何提升生產力」，AI 能自動聯想到「流程優化」或「自動化」相關的文件。這讓使用者不需具備精確的關鍵字檢索技巧，也能輕鬆找到跨檔案、跨領域的知識內容。
Q4：當問題的答案散落在不同檔案中時，生成式 AI 如何協助彙整？
A：AI 具備「自動摘要」與「跨文本整合」能力，能將碎片化資訊轉化為完整答案。
當解決方案分屬不同年份的報告或不同部門的技術手冊時，AI Search for KM 會同時檢索這些相關檔案，並利用大型語言模型的歸納能力，將各處的知識點彙整成一段邏輯嚴謹的總結回覆，省去人工逐一閱讀、下載與剪貼的繁瑣過程。
Q5：導入生成式 AI 會不會造成企業內部機敏資料外洩？
A：選擇支援「地端部署」與「嚴格權限控管」的系統即可免除資安疑慮。
意藍資訊的 AI Search for KM 支援地端部署方案，讓 AI 模型運行在企業內部環境，資料不需回傳公有雲端。同時，系統具備完善的權限機制，能串接組織既有架構，確保員工僅能檢索與提問其權限範圍內的文件，在享受 AI 便利的同時，確保機敏資訊不外洩。
Q6：AI Search for KM 如何解決生成式 AI 常見的「答非所問」或「杜撰答案」問題？
A：透過「檢索增強生成（RAG）」技術，限制 AI 必須「有所本」地回答。
與一般 AI 隨機生成內容不同，AI Search for KM 會先在企業受信任的知識庫中進行檢索，再將找到的精確段落交由 AI 統整。系統會強制標示資料來源與出處，若知識庫查無資料，AI 則會如實回覆，從根本上避免「AI 幻覺」產生的錯誤決策風險。
Q7：企業導入 AI 知識管理系統，是否需要投入高昂成本進行「模型微調（Fine-tuning）」？
A：不需要，AI Search for KM 可以串接企業知識庫，不需要大量的人力和機器資源重新訓練或微調模型。
傳統微調模型需耗費大量算力與專業人力，成本極高。AI Search for KM 採用檢索增強架構（RAG），只需將企業文件進行處理並串接既有的大型語言模型（LLM），AI 即可立即具備該領域的回答能力，大幅縮短導入週期並降低技術門檻。
