意藍資訊（6925）於今（5月28日）舉行AI發布會，同時首次公開《從輿情分析看年輕世代…….繼續閱讀
精華文章電子商務的新一代智能貼標與搜尋推薦系統：應用情境與成功案例
電子商務的新一代智能貼標與搜尋推薦系統：
應用情境與成功案例
近年 AI 技術的蓬勃發展為電商業者帶來了創新的機會，譬如在改善商品搜尋效能以及優化個人推薦系統的過程中，AI 都扮演不可或缺的角色。意藍資訊的「新一代智能貼標與搜尋推薦 ── AI Search for EC」即運用AI自然語意處理技術，為電商經營業者打造更完善的搜尋與推薦體驗，而本文將說明 AI Search for EC 之使用情境，並以實際案例帶領讀者瞭解其所能帶來之效益。
本期 AI 知識庫亮點
AI Search for EC 三大使用情境
AI Search for EC 應用實例──以知名藥妝通路品牌電商為例
AI Search for EC 三大使用情境
AI Search for EC 之應用情境包含：
（1）電商平台搜尋/推薦系統升級：
消費者進入電商網站後，在瀏覽商品時有很高的機率會使用到「搜尋」功能，而輸入關鍵字後能否準確地找到想要的品項，便是決定其消費體驗的首要關鍵；若搜尋結果不夠精準，便可能使消費者打消購買念頭，並導致頁面跳出率上升。同樣的，若頁面當中的「推薦區塊」未能出現符合消費者意圖與偏好的商品，也將無法刺激顧客的購物慾。
以 AI Search for EC 替換電商平台中的搜尋與推薦系統，便能透過AI語意分析技術自動解析所有商品資訊文本，經判讀各項商品屬性後，呈現精準的搜尋與推薦結果，為消費者提供良好的購物體驗。
（2）SEO建立與優化：
過去電商經營者欲改善站外頁面曝光時，常需以人工方式、花費大量時間心力地為每一個商品網頁建立相關 SEO 內容，然而卻未必能有效促進頁面在站外搜尋中的能見度。而 AI Search for EC 能快速辨別並處理多樣性的產品描述和內容，運用其所生成之標籤來建立網站地圖（Sitemap），使電商網站能夠被各搜尋引擎即時、完整地收錄，進而讓電商網站在站外的曝光度得以提升。
（3）內容平台導購：
AI Search for EC 不只能萃取出商品文本當中的重點關鍵字、為商品貼標，同樣也能運用於專欄文章等內容，針對各文章段落生成對應的標籤（tag），進一步實現文章推薦文章、或以文章推薦商品的功能。例如，若電商品牌的部落格中有「護眼保健」相關文章，其中在提及「葉黃素」的段落便可以推薦電商平台中的葉黃素相關商品，藉此提升導購效益。
AI Search for EC應用實例──以知名藥妝通路品牌電商為例
知名藥妝通路品牌電商經營痛點
意藍合作夥伴之一的知名藥妝通路品牌，其電商網站所販售的商品類型十分多元，從美妝、保健品到服飾、零食、3C家電等等，共有將近十萬筆商品。面對大量且類型各異的商品，若沒有良好的搜尋引擎，消費者可能會查詢出嚴重偏離消費意圖的結果，例如搜尋「咖啡」時，真正的「咖啡豆」、「咖啡粉」卻出現在「咖啡口味軟糖」、「咖啡色眉筆」的後面；或是搜尋「口紅」時，傳統逐字比對的搜尋功能找不出「唇膏」商品，卻比對到了「口紅膠」商品，還呈現在查詢結果的前面，也就是該找到的找不到，不該找到的卻跑出來，對於電商顧客整體購物體驗大打折扣。
另一方面，所有商品的商品敘述、內容等文本資訊皆由各家供應商分別提供，因此文案內容長短不一、且賣點分散於多個欄位當中，例如面膜商品中，既提到了美白、保濕的功效，又提到了熱門的神經醯胺成分等。上述情形將導致兩個困難點──第一，消費者無法第一時間掌握產品賣點，因而延長了消費決策過程；第二，若要以人工作業進行SEO改善，讓如Google的搜尋引擎收錄正確並抓到重點，往往曠日費時。
導入AI Search for EC後實際效益
該知名藥妝通路品牌的電商平台導入了意藍AI Search for EC後，系統自動掃描、分析全站近十萬筆商品的各式資訊，包括標題、特色、商品描述等，並產出能代表商品的重點標籤，進而精準呈現與消費者意圖相符的搜尋結果；藉由組合這些多元的標籤，系統也能推送顧客高機率感興趣的商品，改善整體消費體驗，提高消費者停留在網站中瀏覽其他商品的意願。具體效益包含：
（1）站內轉換率較過去提升19%
（2）商品推薦轉換率較過去提升8.6倍
同時，運用AI Search for EC所生成的標籤進行SEO操作，也使全站頁面被站外搜尋引擎收錄的數量增加了56%，可見其對於電子商務的經營業者，能夠帶來具體、明確的效益。
精華文章掌握檢索增強生成技術，強化企業應用AI的價值：意藍在RAG的應用與展望
掌握檢索增強生成技術，強化企業應用AI的價值：
意藍在RAG的應用與展望
AI技術發展飛速，而檢索增強生成技術 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 則成了讓大型語言模型 (LLM) 更加高效、智能的關鍵技術。RAG檢索增強生成結合了搜尋引擎與大語言模型，也就是檢索與生成的特點，能有效地先找出精準且相關的內容後，再讓大語言模型依據相關的內容做參考，理解後再生成回答，可以有效解決大語言模型幻想 (hallucination) 的問題，並且能夠提供相關內容的參考出處，增加了可解釋性 (Explainability) 和可驗證性 (Verifiability)，並且能夠透過搜尋引擎來快速變換參考的相關資料，不需要對大語言模型進行再訓練，具備了速度和成本效益優勢，其企業應用範圍與情境更是廣泛。本文將深入探討RAG檢索增強生成的原理、優勢與應用場景，並說明意藍在此技術下的應用實踐。
本期 AI 知識庫亮點
認識檢索增強生成 (RAG)
意藍資訊於檢索增強生成的應用
認識檢索增強生成 (RAG)
什麼是檢索增強生成？
檢索增強生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 是一種結合了檢索 (Retrieval) 和生成 (Generation) 兩種方法的人工智慧技術，從大量的文本資料中搜尋相關的資訊，並基於檢索到的資訊生成更具體、更可信的答案。
檢索增強生成的優勢與挑戰
生成式AI在生成內容時，可能會出現杜撰答案或是答非所問等AI幻覺 (hallucination) 之情況。而檢索增強生成能解決此問題，增加其可解釋性和可信度，整體而言可歸納為以下優勢：
- 依照相關的參考資訊來生成內容，可以提高生成內容的準確性和品質，避免生成虛假、不切實際的誤導性資訊。
- 增加可信度與可驗證性，確保生成的內容具有可靠的參考依據，而非僅根據過去的學習經驗推測，且生成的內容可被檢查驗證。
- 節省訓練成本，更快速地更新知識。由於訓練 (或微調再訓練) 語言模型新知識都需要大量的時間和金錢成本，但RAG檢索增強生成能利用現有模型，只要透過搜尋引擎快速更新相關的參考資料，就可以反應生成結果上，不必進行新一輪的訓練，更新速度快、成本也低。
除了具備以上優勢外，一個好的RAG檢索增強生成技術需在實際應用中克服以下挑戰，以發揮其潛力並有效提升效能：
無檢索結果時的回覆
當檢索增強生成沒有檢索到得以回答使用者問題的知識時，需判斷並回覆無相關參考資料，不要硬答，避免大語言模型杜撰答案，才不會出現AI幻覺問題。
生成回覆內容的實用性
檢索增強生成需確保生成之內容不僅與檢索到的知識相關，且還需具備流暢性、準確性及實用性。
效率和擴展性
隨著知識庫不斷擴大，檢索增強生成需維持檢索和生成過程的效率與精準度。
實際應用彈性
應用檢索增強生成時須考慮到不同領域的需求，有些領域的知識點敘述較長、有些領域知識較分散，需能彈性調整段落長短、段落數多寡等，真正能夠完整地找出相關的內容，以符合不同的應用場景，這將是關鍵重點。
RAG檢索增強生成的應用場景
RAG檢索增強生成適用於需要透過相關的參考資料來輔助回答的問答系統、智能對話系統以及其他自然語言處理應用，來滿足客戶在不同場域的各種需求，如：
問答系統
用於需要透過相關的參考資料來輔助回答的問答系統，例如客服人員使用的常見問答集 (Frequently-Asked Questions, FAQ) 或標準作業程序 (Standard Operation Procedures, SOP)，特別是在回答專業知識問題時，RAG檢索增強生成能提供更精準及可靠的解答。
智能對話系統
對話系統通常需結合大量知識來回答使用者的問題，RAG檢索增強生成可協助系統更好地理解用戶的問題並提供具有明確出處和連貫性的回應。
知識檢索及擴充
企業或組織通常擁有大量的內部知識資源，包括文件、報告、手冊等。RAG檢索增強生成可協助使用者快速檢索到所需的知識資訊，同時也可不斷擴充相關知識，提供更全面、深入的內容。
知識管理
RAG檢索增強生成可協助組織更有效地管理和利用大量的知識資源，以提高知識的可用性及共享性，促進團隊合作和創新。
RAG檢索增強生成的應用實例
而RAG檢索增強生成又能應用在哪些場域呢？接著我們進一步說明應用實例如下：
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輿情分析
針對特定事件、議題，蒐集並觀測社會大眾的意見進行輿情分析，檢索增強生成可透過檢索大量相關的社群網站貼文、討論區評論、新聞文章等資料，找出特定內容做為參考，讓與搜尋引擎高度整合的大語言模型來生成對應的摘要或分析結果。此方式能從大量的資料源找出可用資訊，對輿情進行全面準確的分析，同時也保持生成內容的靈活性和即時性。 -
財經分析
在金融領域，RAG檢索增強生成可透過檢索過去至今完整相關的重大訊息、公開說明書、市場數據、公司報告、專家評論等資料，生成對於當前市場概況的歸納或未來趨勢的預測推論。此方式可充分利用豐富的歷史資料，同時了解即時的市場資訊，有助於提高分析預測的準確性和可信度。
意藍資訊於檢索增強生成的應用
意藍結合RAG檢索增強生成的發展優勢
RAG檢索增強生成的概念是高度整合搜尋引擎與大語言模型，先透過檢索功能找出完整相關的參考資料，再基於大語言模型的理解和生成能力，讓該模型進行摘要，進而生成即時、精確的答案，因此搜尋引擎的好壞便成為RAG檢索增強生成出色與否的重要因素。
而意藍資訊在數據處理及分析領域深耕多年，也 將搜尋技術 (Search) 與自然語言 (NLP) 經驗結合，不僅能兼顧傳統關鍵字檢索的精準快速搜尋，以及向量搜尋可支援自然語言提問的特點，提供使用者更佳的檢索功能與卓越的RAG檢索增強生成服務體驗。
此外，擁有RAG檢索增強生成的系統就有如口袋中放了百科全書，使得在生成內容時不再受限於過往訓練的資料，而能即時瀏覽大量的專業知識文件，以解決特定領域的複雜問題，進一步提升問題解決的效率。且面對資訊爆炸的今日，新資料推陳出新，有了RAG檢索增強生成技術，可讓我們的產品與技術持續從新數據學習及擴展知識庫，使產品在任何情境下都能保持訊息的即時性。
意藍於檢索增強生成的應用
而意藍資訊在RAG檢索增強生成主要有以下應用：
訓練大語言模型
意藍自行研發並訓練了大語言模型eLAND GOAT，能夠與搜尋引擎高度整合並進行優化，用以加強RAG檢索增強生成中對於參考相關資訊的摘要及回答的能力。
AI Search for KM新一代生成式AI知識管理系統
我們將RAG檢索增強生成應用在知識管理領域，透過結合搜尋、NLP與大語言模型打造出新一代生成式AI知識管理解決方案，提供使用者更高效、智能的知識搜尋與問答服務體驗。
AI輿情應變顧問
將RAG檢索增強生成結合最完整、最即時的網路聲量資料，提供以自然語言口語文字查詢，就可以彙整、生成輿情重點，依照真實內容來提供AI應變建議，可以應用在市場研究、行銷趨勢、公關應變，任何需要快速掌握輿情重點的企業場景中。
意藍 AI 技術的未來展望
我們相信， 整合了搜尋引擎與大型語言模型 (LLM) 的RAG檢索增強生成技術，能夠轉化為企業的知識和營運數據中心。這意味著企業中的多個重要系統，如知識管理 (KM)、企業資源規劃 (ERP)、客戶關係管理 (CRM) 以及人力資源 (HR) 等，都可透過RAG檢索增強生成技術進行整合，不僅能提高數據的利用效率，也能加強企業的資料治理能力，讓企業更加依循正確的資料做出有效決策。展望未來，我們會持續致力於透過AI技術讓數據增值，並進一步賦能合作夥伴，協助提升企業營運效能。
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精華文章新一代生成式AI知識管理系統如何落地應用？四大使用與問答情境展示
新一代生成式AI知識管理系統如何落地應用？四大使用與問答情境展示
生成式AI的應用是當今知識管理領域的熱門趨勢，而意藍資訊AI Search for KM作為整合生成式AI、搜尋引擎和NLP技術的新一代知識管理工具，不僅能達成自動化搜尋、智能化回答，也具備能處理非結構化資料及即時更新知識庫等優勢。本文將說明AI Search for KM在不同場景下的應用模式，帶領讀者瞭解其具體能提供之協助與達成效益。
AI Search for KM 四大使用情境
AI Search for KM能夠自動化彙整與使用者所提問題相關的參考文本資訊，並以此為依據、利用生成式AI來回答問題；在此過程中，企業僅需將文件或資訊上傳至知識庫中，系統便會在回覆使用者提問時，引用企業所建構的知識庫資料，在多種情境下協助用戶更輕鬆地達成知識檢索：
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新人自助學習
新進員工加入公司後，常會需要花費大量時間閱讀手冊、參加教育訓練或向身邊同事詢問問題，以瞭解公司規範或產品知識等；而透過與AI Search for KM進行問答，新人在自學過程中便能夠更快速、完整地熟悉公司相關資訊或作業程序。 -
員工資訊查找
企業員工在處理日常業務時，若需搜尋特定檔案／文件抑或是查找其中的知識點，經常會需要耗費大量時間和精力，而藉由AI Search for KM的協助，便能更有效率地找到所需資訊的位置。 -
合作夥伴交流
過去企業對外與合作夥伴商談合作事宜時，可能需要透過郵件、電話等方式展示公司產品資訊，因此溝通效率較低，資訊傳遞也可能有所疏漏且不夠及時。而在AI Search for KM的幫助下，雙方理解與運用合作所需資訊的效率便可大幅提升，進一步加強彼此間的交流與聯繫。 -
客戶智能問答
企業也可應用AI Search for KM於產品相關的智能問答服務，即時解答客戶提出的問題，避免客戶聯繫真人客服而無法迅速得到回覆等狀況。
AI Search for KM 四大問答情境
接著進一步說明AI Search for KM可回答的問題類型──
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是非題問答
AI Search for KM可以根據參考資料，判斷使用者提出的問題內容是否正確並回覆。舉例來說，將我國《證券交易法》的檔案上傳到資料庫後，提問「上市公司要設有獨立董事嗎？」，此時系統便會會回答「是的」並列出參考資料。 -
名詞解釋
當使用者對於特殊專業領域的名詞不熟悉或有疑慮時，可以使用AI Search for KM協助解析名詞，系統會根據所提供的參考資料，以簡易且白話的文字說明名詞定義。例如在科技公司內部，將研發文件上傳至資料庫後，工程師便可詢問「鐵電記憶體是什麼?」，隨後系統就會根據檢索出的相關資料，以通順白話的文字進行回答。 -
情境問題
當使用者在日常業務上遇到某些情境、並且想要瞭解該情境下相關問題的答案，可以向AI Search for KM提出情境問題，例如詢問某公司「新人到職的學習資源管道有哪些？」，系統便會根據參考資料、針對情境進行理解與判斷後回覆。 -
知識活化
AI Search for KM可以協助活化檔案文件中的知識，讓使用者透過提問，快速消化、理解檔案文件中知識點；例如若詢問「台積電海外設廠的考量有什麼？」，系統會根據文本回覆如當地市場需求、生產成本等，使用戶達到彷彿與大師對話的效果。
總結來說，AI Search for KM的應用範疇相當廣泛，適用於各種與知識搜尋、知識問答相關之情境需求，並有效協助企業員工克服過往需花費大量時間查找並理解繁瑣文件的痛點。
經由實際測試，AI Search for KM能在使用者提問後約10秒內，自多種格式檔案間得到解決該問題所需的知識點，可以大幅減少查找知識的時間，而且由AI代勞，可節省回覆處理問題的人力。經過大型組織的統計， 整體可提升企業作業效率達40%以上；目前AI Search for KM更已獲多個不同規模的企業、研究機構及政府部門採用，足見其在知識管理領域的重要性與價值。
精華文章新一代生成式AI知識管理系統 AI Search for KM介紹說明(影片)
新一代生成式AI知識管理系統 AI Search for KM介紹說明(影片)
意藍新一代生成式AI知識管理系統AI Search for KM，結合了生成式AI、搜尋引擎和NLP技術，為企業組織提供了全新的知識管理解決方案，更加地容易上手使用。本次我們便以影片形式來為大家介紹，AI Search for KM如何協助各企業或機關單位快速檢索和應用組織內部的重要知識，解決傳統知識管理中的痛點，提升工作效率和資料安全性。
影片精華
企業知識管理常見痛點
知識管理對於企業來說至關重要，可以協助企業內部的專業知識得以保存、傳承、優化，維持企業競爭優勢。然而現今普遍的企業知識管理系統仍存在幾個常見的痛點：
學習企業知識庫並進一步內化所產生的人力成本過高
知識的運用不夠自動化、搜尋不夠智能化
系統不好上手
無法區分部門/層級權限
>>詳細痛點剖析，請見AI Search for KM 基本介紹0:23
AI Search for KM服務五大特色
AI Search for KM 是一款新一代的生成式AI知識管理系統，具有以下五大核心特色：
支援多種格式
包括PDF、Microsoft Office等多種職場常見的檔案格式，滿足各組織單位需求
權限控管機制
可針對不同部門和機敏資料進行權限管控，確保資料安全性
支援全文檢索
支援全文檢索功能，讓使用者能夠輕鬆快速地找到所需資訊
支援口語問答
支援口語化的對話問答功能，提升使用者操作便捷性
可選擇地端/雲端運算方案
可根據單位需求選擇部署在地端或雲端，兼顧安全性與效能
>>詳細服務特色說明，請見AI Search for KM 基本介紹2:22
AI Search for KM應用情境
AI Search for KM 在產業中的應用情境廣泛。例如，在知識檢索方面，AI Search for KM能夠精準引用企業知識庫中的資料，提供使用者準確的答案和資料來源，從而提高搜尋效率和可信度。此外，在對話問答方面，AI Search for KM能夠以口語化的方式回答使用者提問，降低使用者的學習成本，提升使用者體驗。
>>詳細 是非問答/名詞解釋/情境問答 應用情境，請見AI Search for KM 基本介紹5:20
AI Search for KM vs 一般生成式AI
有別於一般的生成式AI，AI Search for KM有著更多的優勢。首先，在資料準確性與可信度方面，AI Search for KM能夠根據企業建構的知識庫提供準確的答案和資料來源，避免因不實際資料而產生的錯誤或幻覺。再與一般常見的生成式AI如GPT-4相比，透過提供組織專屬的資料給AI Search for KM ，系統便可以根據專業領域知識來精準回覆，不限於網路公開資料。
>>詳細說明AI Search for KM與一般生成式AI差異，請見AI Search for KM 基本介紹7:29
AI Search for KM服務導入方式
想導入AI Search for KM服務，首先需要評估並整理組織內部的資料庫與知識文件，確定哪些內容是重要且需要被整合進系統的，下一步即可根據組織的需求選擇 Web Service API，或是線上可登入的服務平台等方式來導入服務，並進行生成式 AI 等參數設定，之後使用者便可以直接開始使用 AI Search for KM 來進行知識管理！
>>詳細說明AI Search for KM 服務導入方式，請見AI Search for KM 基本介紹8:18
2024/04意藍資訊加入聯發科技達哥生態系 「聯發科技生成式AI論壇」活動圓滿成功
意藍資訊(股票代號：6925)受邀參加「聯發科技生成式AI論壇」，展示於MediaTek DaVinci上架之AI輿情助理，串接最即時的輿情資料，讓民眾輕鬆觸及台灣最新、最全面的網路討論內容。
聯發科技在4月9日正式推出生成式AI服務平台「MediaTek DaVinci」，亦稱「聯發科技達哥」，並且邀請生態系中的廠商齊聚一堂，交流與分享生成式AI的尖端應用。意藍資訊資深數據應用顧問楊智宇獲邀擔任論壇講者之一，分享意藍在AI領域的革新，以及實際上可以如何與輿情助理進行對談。
本次意藍上架兩大AI輿情助理，當中「風向小精靈」能夠幫助民眾在事件爆發後，快速彙整、掌握大量討論風向，從身處角色出發了解可能的處理方式建議；「炎上小精靈」則是透過AI模擬被攻擊的角色，告知在某議題當中可能被「炎上」的操作及回應，讓決策者事先演練可能爆發的危機，協助做出更全面的攻擊預防。
此外，攤位上更展示了意藍資訊在智能領域的其他應用成果，如AI Search for KM新一代生成式AI知識管理系統，便是結合傳統知識管理以及新型生成式AI技術的解決方案，能夠幫助使用者以口語文字高效而精準地查找到企業內部不同檔案格式、權限可及的資料，導入上更是支持地端、雲端部署，以滿足不同規模與規範的企業需求。感謝在「聯發科技生成式AI論壇」前來與意藍一同交流新型技術與實際應用場域的貴賓們！
人工智慧科技蓬勃發展，意藍未來也會致力於透過AI科技解決企業遇到的問題，無論是輔助工作品質、提升作業效率等等，將持續推出更多創新解決方案，成為企業數位轉型的重要合作夥伴。
▲透過eLAND輿情資料Plug-in，得以了解最新輿情資料
▲風向小精靈幫助民眾在事件爆發後，快速彙整、掌握大量討論風向
2024/3感謝媒體轉發！3月熱門主題綜覽：痛風禁忌飲食、風鈴木景點
《Social Lab社群實驗室》3月份熱門主題包含痛風禁忌飲食、風鈴木景點等…….繼續閱讀
2024/04AI智能數據公司意藍推出台灣首支AI輿情助理 上架聯發科技生成式AI平台
國內規模最大的AI智能數據公司意藍資訊（6925）與聯發科技（2524）進行技術與資料合作，結合意藍旗下規模最大的網路輿情資料庫，及聯發科技MediaTek DaVinci平台的生成式AI開發環境，推出能夠讓使用者快速掌握社群風向的情境助理（Assistant），預期能夠透過首支本土訓練出的生成式AI，讓台灣的輿情資料在眾多產業中受到活用，包括金融業用來分析市場情報、科技大廠用來掌握消費趨勢、服務業用來了解客戶心聲等。
意藍上架MediaTek DaVinci首支AI輿情助理 提供量大且即時的本土社群數據
美國資訊研究機構Gartner指出，生成式AI在2024年將對企業成長、產品策略、甚至員工使用的工具等多方面重塑科技廠商。而隨著AI應用爆發，台灣企業也積極投資於人工智慧領域的技術研發，爭相運用生成式AI發展多元應用，甚至訓練本土的大語言模型及開發對話機器人，以擴展相關技術服務的受眾。企業如何透過AI賦能其產品與服務，將成為取得成功的關鍵。
意藍資訊在AI語意分析、搜尋及資料處理技術深耕近20年。作為本土AI技術先驅廠商，團隊觀測並分析台灣人常用的公開社群平台、討論區、新聞網站等輿情資料累計超過10年，建立了全台規模最大的數據資料庫。這些即時而量大的當地數據，成為生成式AI大語言模型（LLM）高品質的繁體中文學習教材；此外，意藍也是國內最早投入自然語言處理（NLP）的廠商，擁有以深度學習為基礎的演算核心，語意判斷的準確度高達9成以上，並且能從中持續優化學習。可以說在生成式AI領域的三大核心：資料、演算法與應用，意藍都具備了領先優勢。
而聯發科技的企業級生成式AI服務平台MediaTek DaVinci，除了如ChatGPT模式的智慧問答功能，更能在其上開發各式插件（Plug-in）及情境助理（Assistant），以因應各式AI應用需求；意藍透過在生成式AI領域的先驅技術及經驗，成為MediaTek DaVinci的開發者夥伴，上架「eLAND輿情資料」插件及「風向小精靈」、「炎上小精靈」兩助理，分別從輿情整合分析、擴展輿情影響力兩大應用角度，提供使用者最全面而即時的網路風向資訊。
為了讓民眾輕鬆觸及台灣最即時、最全面的網路討論資料，本次意藍與聯發科技合作，打造本土語言模型所訓練出的第一支24小時輿情助理，讓使用者能透過不同的角色背景設定，快速掌握熱門議題的多種分析面向，為國內生成式AI的應用貢獻出重要的一步。
2024/03意藍資訊獲邀加入2024 台北智慧城市展「Taiwan AI+ 專區」，展示全方位AI智能解決方案
意藍資訊（股票代號：6925）受邀參展2024年智慧城市展，並加入「Taiwan AI+ 專區」，展覽於3月22日圓滿閉幕，展期短短4天即吸引逾10萬人次觀展，刷新展覽歷年最高紀錄。有鑑於產學間的AI熱潮，智慧城市展主辦單位特地設立「Taiwan AI+ 專區」，匯聚眾多AI領域的領先企業，展示業界最前沿的AI應用和解決方案。
同時，本次主辦單位也針對AI 浪潮舉辦一系列論壇，探討 AI 發展趨勢、 Edge AI 應用及生成式 AI 等議題，邀請國內外重量級嘉賓與會，包含意藍資訊與國內外各大上市櫃企業、廠商共襄盛舉。
意藍資訊作為國內首屈一指的AI智能數據代表廠商，專精於AI語意分析、搜尋引擎、商業數據分析等尖端軟體技術。在本次智慧城市展中，意藍不僅分享了各項AI智能解決方案，更用生成式 AI 注入 KM 新動能，展示知識管理系統與生成式 AI 結合的落地應用，吸引現場民眾高度關注和熱烈參與。
此外，意藍資訊吳于艷經理也獲邀擔任「智慧城市系列論壇」講者之一，以「AI驅動的城市未來： 意藍資訊新一代AI智能解決方案」為題，向產業分享意藍如何將生成式AI落地應用，為產學、公家單位間帶來多元、創新的解決方案。
論壇中，吳于艷經理分享了意藍如何運用AI技術結合社群輿情資料協助城市災防治理，以及透過AI協助自動結構化彙整分析政府陳情資料，並介紹到「新一代生成式AI知識管理系統：AI Search for KM」。吳經理表示「知識除了需要留存，也必須活化應用，以免淪為知識蚊子館」，過往企業員工往往需耗費大量時間查找、理解散落各地的繁瑣文件，並且難以控管審閱權限，而意藍AI Search for KM提供具備檢索增強生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術之知識管理系統，以大語言模型(LLM)以及生成式AI相關技術為基礎，結合意藍在搜尋引擎(TDS)及NLP領域的兩大核心技術，讓使用者能在提問後約10秒內，自多種格式檔案間得到解決該問題所需的知識點，經統計能提升企業作業效率達40%以上。由於同步支援地端與雲端模型、數據安全性高，目前已獲多個不同規模的企業、研究機構及政府部門採用。
隨著科技的日新月異，台灣智慧城市的未來充滿了無限可能與發展潛力，展望未來，意藍資訊將持續致力於AI技術的研究和應用，為企業數位轉型提供更多創新解決方案。
