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AI偵查應用實例：以 AI Search for KM為基礎，打造虛擬貨幣金流分析系統

AI偵查應用實例：
以 AI Search for KM為基礎，打造虛擬貨幣金流分析系統

近年來，隨著虛擬貨幣與數位資產市場的快速發展，相關犯罪樣態日益多元。虛擬貨幣因具去中心化、匿名化與跨境流動性高等特性，使執法單位在偵查過程中面臨更高的挑戰，而傳統依賴人工比對與文件查核的作業方式，不僅耗費大量人力與時間，也較難以即時掌握複雜的金流脈絡。為強化偵查效能與準確度，政府機關積極推動數位偵查轉型，透過導入 AI 人工智慧與大數據分析技術，強化資料運用與決策支援能力，逐步邁向智慧化執法的新階段。

本期 AI 知識庫亮點

為何偵查作業需導入 AI 技術？

為何偵查作業需導入 AI 技術？

隨著數位資產市場與虛擬貨幣交易蓬勃發展，相關犯罪手法與樣態也呈現多樣化趨勢，跨境交易頻繁、匿名性高且金流分散等，使執法單位面臨前所未有的挑戰。在偵查過程中，相關人員常需以人工從大量錢包地址與交易紀錄等資料中比對可疑關聯，而此種以人工比對與查核為主的偵查方式可能面臨的困難點包括：

資料分散、難以整合：交易紀錄散落於不同交易所，查找過程不僅費時，更仰賴交易所的主動配合。
人工查核耗時：偵查人員需自行分析金流紀錄與交易數據，工作量龐大且較難完全避免疏漏。
缺乏即時分析能力：傳統流程難以即時偵測異常金流或可疑關聯，易錯過最佳追查時機。
資訊視覺化不足：偵查人員需自行繪製幣流分析圖以呈現金流脈絡，難以快速掌握全局。

面對龐雜的金流結構與快速變動的資訊環境時，偵查作業亟需更高的效率與精準度；而透過導入AI與資料分析技術，能協助執法單位自動化整合多源資料、提升金流比對與異常偵測能力，強化決策支援與案件研析成效。

AI金流偵查系統建置成效

為回應上述挑戰，政府機關的相關單位近年積極導入 AI 技術，建置專屬的虛擬貨幣金流偵查系統，以實現資料整合與分析自動化。意藍資訊作為台灣代表性的智能數據廠商，協助執行虛擬貨幣金流偵查系統專案，以下將說明其技術基礎與應用效益。

技術基礎與平台特性
採用意藍長期開發的「AI Search for KM新一代知識搜尋與知識問答系統及工作平台」為基礎，以 RAG 架構為核心，並整合搜尋引擎、向量資料庫、語意分析及大型語言模型，可針對特定領域資料進行理解與訓練，支援高精度的知識檢索與智能問答。且平台問答之回覆內容均可追溯來源，確保資料可靠性；同時，亦支援地端運行與權限控管，可以有效避免洩漏機敏資訊。
在此基礎上，進一步整合公開的虛擬貨幣金流紀錄、內部案件資料及外部相關法律監理文件等，經結構化處理後形成資料庫，以確保系統能依偵查任務需求調用對應資訊，最終建置出可於地端安全運行的「虛擬貨幣金流偵查系統」。
核心功能與效益
1. 核心功能一：金流查詢
  採用 NL2SQL 技術，讓使用者能以自然語言查詢交易紀錄，如詢問「這筆交易資金流向哪個錢包？」系統便會自動轉換為查詢指令並回傳結果，並以視覺化方式呈現資金流向，降低偵查人員的查詢門檻。此功能能夠節省資料比對與分析成本，縮短案件初步調查時間，提升分析的準確性。
2. 核心功能二：偵查報告生成
  系統能根據過往相關之偵查與法律文件，自動生成偵查報告內容，並提供偵查建議。此功能可減輕人工彙整負擔，確保報告結構與語意一致，提升案件偵查報告的品質，優化偵查流程效率。
3. 核心功能三：偵查報告真偽驗證
  此功能可以輔助驗證偵查報告的真實性，根據實際數據與推論規則檢核報告內容，標示潛在錯誤或矛盾之處，強化報告可信度與司法採信力。

整體而言，透過此 AI 金流偵查系統的導入，偵查人員可直接以自然語言快速完成資料查詢、金流分析與報告生成，讓偵查流程更即時、精準、安全，顯著提升執法作業在效率、準確度與資訊安全三方面的表現，為虛擬貨幣相關的犯罪偵查提供全方位的支持。未來，此技術亦可延伸應用於其他犯罪樣態與偵查領域，推動執法作業邁向全面智慧化。

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AI 助攻金融情資研析提升調查工作效率與選案一致性

AI 助攻金融情資研析
提升調查工作效率與選案一致性

在金融市場中，每天都有成千上萬筆資金流動；其中，部分交易可能涉及詐騙、非法集資或洗錢等犯罪行為。為掌握潛在風險，調查單位會收到金融機構回報的可疑交易資訊與跨國情資，然而面對日益複雜的犯罪手法，以及龐大且更新頻繁的資料量，若完全依賴人工比對與分析，不僅耗時費力，也可能因資訊分散而降低偵查效率。
為提升選案效率與準確度，意藍協助政府調查單位建構「金融情報整合 AI 分析系統」，強化情資分析與選案能力，使偵查流程更具系統性與一致性。

本期 AI 知識庫亮點

 調查單位背景與需求介紹

 導入「金融情報整合 AI 分析系統」助力選案及偵查

調查單位背景與需求介紹

在洗錢防制與金融犯罪的偵查工作中，前期的情資蒐集與交易研析是相當重要、且高度仰賴專業判斷的一環。調查單位會收到金融機構依規定回報的大額現金交易（CTR）與可疑交易報告（STR），以及國際情資；但金融交易的資料量龐大、來源多樣，且涉及不同交易型態與行為模式，若完全以人工方式進行比對與篩選，往往需要投入大量時間與人力，亦可能因人員的分析角度與經驗差異，造成研析判斷不一或遺漏潛在風險。
因此，如何將相關情資進行有效整合，提升分析的一致性與可追溯性，並在案件成形前，及早辨識潛在高風險交易，成為調查單位希望解決的核心需求。

導入「金融情報整合 AI 分析系統」助力選案及偵查

為協助調查單位提升情資研析與選案判斷的效率，意藍以「AI Search for KM」技術為基礎，建置「金融情報整合 AI 分析系統」。本案採用 RAG（檢索增強生成）架構，結合搜尋引擎、向量資料庫與語意分析技術，讓AI可以理解金融資料間的語意關聯，將潛在的特定犯罪的金融行為表現轉換成查詢條件，進一步尋找與比對資料，進而生成有依據、可追溯的分析結果。在此核心架構上，本案完成以下四大項重點建置：

資料整合與重建：整合大額現金交易報告（CTR）、可疑交易報告（STR）及國際情資三大來源，為調查單位重建金融情資資料庫，並重新規劃資料欄位與內容格式，使不同來源的資料能以統一標準被檢索與比對，打造高效的金融情資分析基礎。
自動分析與智慧選案：系統將交易資料依照匯款頻率、金額、來源去向等行為特徵進行比對，再依據常見犯罪手法（如分散交易、層層轉手、短時間高頻率往返等）進行交易模式分析，協助辨識具有較高風險的交易群組與潛藏的特定犯罪行為；此外，系統也能依照不同情境調整篩選與分析條件，具備良好實務應用效率。
直覺式查詢：提供簡便完整的操作介面，當單位人員輸入多種查詢條件，系統便會自動整合既有資料並呈現關聯結果，讓案件背景、交易脈絡與可疑指標一目瞭然，減少在多套系統間反覆切換的作業時間。
權限控管與資安合規：依據不同使用者的角色控管權限，完整保留操作與查詢紀錄，以符合資安與稽核要求。

整體而言，透過導入「金融情報整合 AI 分析系統」，意藍能為調查單位帶來以下效益：

優化情資處理流程：藉由將多源金融情資整合至同一平台並建立標準化機制，減少人工蒐整與比對成本，使研析情資流程更加流暢。
提高情報掌握度：藉由系統提供的自動標註、紀錄與追蹤能力，有助於及早從大量資料中辨識出可疑交易群組，調查單位也能完整掌握可疑資金流向與案件背景。
強化選案精確度：透過模型輔助分析交易行為特徵，讓研析過程判斷維持一致邏輯，減少因人員經驗產生的影響，提升案件辨識的精確性。
降低學習成本：標準化的操作介面與使用方式，幫助新進同仁快速接軌，不再需要仰賴資深同仁的教學指導，讓知識能在單位內快速傳承，進而提升工作品質及效率。

透過使用此系統，調查單位能更即時地掌握金融情資流向，快速鎖定異常交易，大幅縮短人工篩選時間，提升辦案效率與精準度，實現資料登錄、查詢、選案與派案的全流程優化。

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政府AI應用實例：AI Agent 助力員額評鑑智慧化

政府 AI 應用實例：
AI Agent 助力員額評鑑智慧化探索

近年來，各級政府積極推動數位轉型，各種AI 工具被廣泛導入於資料處理、行政作業與公共服務中，為智慧治理奠定了基礎。其中，「員額評鑑」是需要跨部會協作的大型作業，過程中必須整合來自不同單位的大量人事資料、並加以比對與分析，以作為人力配置與政策規劃的重要依據。這類作業流程在傳統做法多仰賴人工，往往需要投入可觀的時間與人力來完成，而隨著資料規模逐年增加，以及各政府單位對政策即時性與精準度的需求提升，如何運用新技術來提升效能，已成為重點發展方向。

本期 AI 知識庫亮點

為何員額評鑑專案需導入AI技術？

員額評鑑專案採用 AI Agent 之效益

為何員額評鑑專案需導入AI技術？

員額評鑑是人力配置與政策規劃的重要基礎，然而在傳統作業流程中仍存在一些挑戰，主要包含以下幾個面向：

資料分散與格式不一：各單位的人事資料往往分布於不同系統，各自採用的格式與欄位設計可能也不完全一致，因此在整合過程中需要額外的整理與比對步驟。可以根據使用者指定的目標，自行規劃任務執行流程。
計算規則繁複：評鑑作業涉及缺額比率、配置比例等多種指標，每一項都需要依循特定規則計算，當數據量龐大時，往往需要投入大量人力與時間。
報告撰寫一致性：由不同人員撰寫的分析報告，常因表達方式或重點選擇不同，而在結構與呈現上存在差異，使得跨單位報告之間，雖各自完整，但難以直接逐項對照。
決策資訊延伸有限：傳統報告多偏重數字與表格呈現，雖能反映現況，但較少延伸至趨勢研判或策略建議等，若要做為高層決策時的參考依據，則需再投入額外時間進行解讀。
評鑑作業的持續性需求：員額評鑑不是單次作業，而是需長期推動與追蹤的核心管理機制，過程中必須同時參考當期數據、歷年人力發展計畫以及現行施政方針，進行跨期的比對與差異分析；若僅依靠人工，可能造成比對標準不一致或耗費過多時間。

員額評鑑專案導入 AI Agent 之效益

針對上述痛點，導入AI技術成為理想的解決方案。其中，「AI Agent」與一般仰賴接收指令、並自既有資料庫中搜尋回傳答案的生成式AI相比，具備了任務導向與自主規劃能力，不僅能進一步理解指令，還能主動拆解任務流程、規劃執行步驟，在更複雜的任務中發揮價值；而在公共治理的情境中，這樣的特性特別適用於員額評鑑這類需要跨部會協作、涵蓋資料龐大的任務。意藍作為台灣代表性的智能數據廠商，便曾協助公部門單位執行員額評鑑之專案。在專案中，我們以AI Agent架構貫穿解決方案，並結合「自動化流程」與「大語言模型生成」，協助整合不同來源的資料、依規則完成計算與標註，進一步生成具體的分析與建議。專案執行主要分為四個層面，各自帶來的效益如下：

資料整合與分類：透過自動化工具，將不同來源的員額數據表格與其他業務系統資料彙整成統一格式，並依照特定評鑑面向進行分類。這一步驟大幅降低了人工清理資料的時間成本，並確保後續分析的基礎更為穩定。
自動化計算與重點標註：系統依照既定規則，自動完成缺額比率計算，並即時以紅字粗體標註超過整體平均值的單位。這樣的標註機制能幫助決策者迅速聚焦於需優先關注的重點，而不必再逐一比對大量數據。
AI 報告生成與摘要：借助大語言模型，將枯燥的數據轉化為文字敘述，自動生成完整報告。報告中不僅包含增減員因素分析，還能提出具體的改善建議與政策回應，例如留才策略、配置建議等，使報告真正具備決策參考價值。
共通性問題分析：除了單位別的數據與建議外，AI Agent 也能跨單位自動彙總共通性問題，並生成全域性的分析。這使得高層在制定政策時，不再只看到單點狀況，而能獲得更全面的參考視角。

綜上所述，AI Agent 的導入全面優化了員額評鑑流程，從資料整合、計算、報告撰寫到跨單位分析，都能以更高的效率及一致性完成，不僅減少人力負擔，更提升成果的決策參考價值，驗證了智慧公共治理中的AI應用潛力。

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精華文章不只是懂指令的AI！探索AI Agent 如何改寫決策流程與工作模式

不只是懂指令的AI！
探索AI Agent 如何改寫決策流程與工作模式

前2年，企業導入AI主要用來回應問題或加快資訊處理速度。但自今年起，企業更期待AI能主動思考、完成多步驟任務，這也讓「AI Agent（AI代理）」成為新一代AI應用的核心焦點。不同於先前只能被動執行指令的AI，AI Agent具備自主感知、決策與行動能力，能像一位可靠的虛擬助理，協助你完成多步驟任務、主動分析資訊，甚至隨著使用次數越多越聰明。本文將帶你全面認識AI Agent的概念、運作流程與實際應用價值。

本期 AI 知識庫亮點

什麼是AI Agent（AI代理）？

AI Agent 定義 / 基本概念
AI Agent 與一般生成式AI的差異

AI Agent工作流程解析

AI Agent 應用情境

什麼是AI Agent（AI代理）？

AI Agent 定義 / 基本概念

AI Agent，是一種具備自主決策與行動能力的人工智慧系統。與傳統AI需要明確指令才能運作不同，AI Agent不僅能理解任務本身，更能推敲背後的目標、從環境中感知資訊，並根據累積的經驗做出最佳決策；簡單來說，它不只是「能做」，而是「知道為何做、該怎麼做、接下來該做什麼」。AI Agent通常具備以下四大能力：

目標導向（Goal-oriented）：可以根據使用者指定的目標，自行規劃任務執行流程。
感知能力（Perception）：能自外部環境或使用者互動中，擷取關鍵資訊。
記憶與學習（Memory & Learning）：擁有記憶機制，可學習並累積過去的經驗，進一步優化未來表現。
自主行動（Autonomous Action）：能主動採取行動，如呼叫API、使用工具、完成多步任務等。

AI Agent 與一般生成式AI的差異

一般的生成式AI多半仰賴輸入指令來完成特定任務，例如當使用者輸入問題時，AI便根據資料庫回傳答案。而AI Agent則更進一步強調「任務導向」與「自主規劃」，它不僅聽得懂指令，更能主動思考「要怎麼完成這項任務最有效率」。舉例來說，如果你希望AI幫你撰寫一份市場報告，一般的 AI應用能基於所學習過的知識來回應問題；而AI Agent則會主動搜尋多個資料來源、整合內容、過濾重複資訊，甚至回顧以往你提供的文字風格偏好，自動調整格式與語氣，自主性和靈活性大幅提升，真正成為一位可靠的虛擬助理

AI Agent工作流程解析

隨著AI Agent技術成熟，其應用場景已從簡單的聊天對話，逐漸延伸到多步驟、跨系統的企業任務處理。以下列舉5個高潛力應用場域：

客戶服務：不只是回覆問答，AI Agent更能記住過往對話脈絡、主動追蹤處理進度，甚至呼叫內部CRM系統查詢資訊。
推薦系統：透過AI Agent，電商零售平台可根據使用者站內行為與搜尋內容，主動推薦合適商品，並整合庫存、優惠與物流資訊，提升購物體驗與下單意願。
法務工作：AI Agent能支援提供案件摘要、撰寫法律文件草案、查找相關判例等任務，提升法務工作效率與準確性。
金融投資：即時分析市場資訊、監控資產波動，並根據個人投資偏好，提出個人化的理財建議，或執行條件式自動交易。
輿情分析與策略規劃：AI Agent 能接收開放式提問，自動檢索最新網路聲量趨勢、熱門關鍵詞等資料，生成結論或建議，協助企業快速掌握輿情風向與行銷重點。

綜上所述，AI Agent 的出現，象徵著企業AI應用邁入新階段，從被動使用工具，到擁有一位能主動協助任務的智慧虛擬助理。在生成式 AI 已成標配的當下，具備任務理解與自主執行能力的 AI Agent，正成為企業深化數位轉型的關鍵，透過減少重複性工作、加快決策流程、優化資源配置，AI Agent 能有效提升整體營運效能，為企業打造更高效、智慧的營運模式。

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精華文章打造企業專屬AI Model ：精準賦能提升決策與營運效能

打造企業專屬AI Model ：
精準賦能提升決策與營運效能

在數位轉型與資訊爆炸的現代，不少企業寄望 AI 技術能協助簡化工作流程、提升營運效率，然而在實際導入 AI 的過程中，卻發現通用的AI模型在面對企業內部專業知識、品牌語境或系統整合需求時，難以精準契合，導致應用效益未如預期。究竟如何真正讓AI轉化為營運與決策的助力？本文將帶您認識意藍推出的「企業專屬模型AI Model」，瞭解如何為企業量身打造更高效、貼合需求的AI模型應用服務。

本期 AI 知識庫亮點

為何企業需要打造專屬AI 模型？

意藍AI Model介紹

AI Model四大功能特色
AI Model導入優勢

為何企業需要打造專屬AI 模型？

在生成式 AI 技術普及之下，越來越多企業開始導入AI大語言模型以強化營運與決策流程。這類通用模型雖然具備強大的語言理解與生成能力，但由於訓練時多是基於開放性資料，缺乏對企業專業術語、內部流程與產業知識的理解，因此在實際應用上容易出現答非所問、編造內容，甚至資訊洩漏等風險。此外，許多通用模型無法無縫整合企業內部資料庫或系統，亦造成落地困難與開發成本增加。

因此，打造專屬的AI模型，並根據企業獨有的知識體系與資料架構進行訓練與調校，已成為企業邁向AI應用深化的關鍵一步，不僅能提升AI應答的準確率，也能確保回應內容符合內部規範與資訊安全要求，讓AI成為企業可信的智慧助理。

意藍AI Model介紹

AI Model四大功能特色

為打造更貼近企業真實需求的AI模型，意藍運用高品質的知識、外部數據，搭配組織內部的專屬資料進行AI訓練，強調透過事實資料準備法（Fact-based Data）強化四大AI核心能力：

精準判斷資料關聯性：不僅依賴關鍵字比對，更能進一步理解資料間的邏輯脈絡，迅速識別並掌握關鍵資訊。
自動萃取重點內容：從大量資料中提取核心資訊，大幅減少人工篩選與整理的工作負擔。
彈性生成摘要：依據需求調整摘要的長度與風格，將冗長資訊濃縮成清晰簡明的內容，協助快速決策與報告整理。
即時互動問答：使用者可透過對話方式提問，AI Model便會基於真實資料、根據企業語境，提供準確且具實用的回應。同時，AI Model也具備角色適應能力，可調整語氣與風格，使應答內容更貼近品牌形象，強化顧客互動體驗的一致性。

AI Model導入優勢

在具備核心能力的基礎上，若AI模型的導入過程更快速、靈活，將能進一步提升其在組織內部的應用成效與擴展性。意藍的AI Model具備三大導入優勢：

資料準備門檻低：企業僅需提供核心知識與關鍵文件，其餘部分可由意藍既有資源支援，透過意藍旗下「OpView 社群口碑資料庫」，即可即時補足大量市場情報，顯著降低資料整理與清洗的負擔。
訓練週期短、部署快速：意藍AI Model以自研大語言模型 eLAND GOAT 為基礎，結合企業專屬資料進行訓練，無須從零建模，大幅縮短模型建置時程，相較於傳統模型多需半年以上的訓練時間，AI Model最快僅需 3 至 4 週即可完成訓練並部署上線，加速企業導入流程與應用落地。
彈性 API 串接：AI Model可依企業需求，彈性串接內部系統與平台，讓 AI 成為工作流程中的智能節點，實現知識查詢自動化、報告輔助撰寫、客服輔助回覆等多樣應用場景。

▲ AI Model 服務流程圖

綜前所述，AI Model結合企業內部專屬知識、外部即時市場情報、深度語境理解能力與靈活高效的系統整合架構，不僅真正「懂企業」，更能貼近企業實際營運與決策需求，成為企業可信賴的智慧助手。

想進一步了解意藍AI Model嗎？

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精華文章Fine-tuning微調是什麼？打造企業專屬AI大語言模型的關鍵一步

Fine-tuning（微調）是什麼？
打造企業專屬AI大語言模型的關鍵一步

隨著 AI 技術的蓬勃發展，AI 大語言模型的應用也日益廣泛，從企業決策到內容生成，各行各業都在探索其潛力。然而，AI 模型有時無法準確回應特定需求，或因對特殊領域的知識有限而產生錯誤資訊，此時除了檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技術外，就需要透過 Fine-tuning（微調）技術來進一步優化、提升模型準確度。本文將帶您了解Fine-tuning的運作原理，並介紹其多元的應用與商業價值。

本期 AI 知識庫亮點

認識 Fine-tuning（微調）

什麼是 Fine-tuning？
為什麼需要 Fine-tuning？
Fine-tuning 運作流程

Fine-tuning 於企業中的應用

Fine-tuning 的優勢與挑戰

認識 Fine-tuning（微調）

什麼是 Fine-tuning？

Fine-tuning，也就是微調，是一種針對既有 AI 大語言模型進行優化的機器學習技術，透過調整模型權重，使其在特定應用場景下的輸出結果更準確、符合預期。Fine-tuning 保留基礎模型的能力，同時針對特定領域強化應答準確性，相比從零開始訓練一個新模型，大幅節省了開發所需的成本與時間。

為什麼需要 Fine-tuning？

現成通用的 AI 大語言模型雖然功能強大，但在特定領域如法律、醫療、金融、科技製造等產業中，可能無法精確理解專業術語或規則，甚至可能產生錯誤資訊，無法直接應對每個組織或企業的獨特需求。而透過 Fine-tuning，可以讓模型深度學習特定領域的知識、更準確地理解特定語境，進而提升整體專業性與應用價值，成為企業AI部署的重要步驟。

Fine-tuning 運作流程

Fine-tuning 的作業流程通常包括以下幾個步驟：

選擇預訓練（pre-train）模型
根據企業組織的需求，選擇合適的 AI 大語言模型，如OpenAI GPT系列、Meta Llama系列、國科會TAIDE模型、聯發科Breeze模型，或是eLAND GOAT模型等。
準備微調數據
提供與任務或應用場景相關的資料作為模型的學習素材，如客服對話紀錄、法律文件、產品規格或研發文件、企業內部資料等，使模型能更準確地理解專業內容並優化回應品質。
調整模型參數
透過微調數據對模型進行訓練，更新部分或全部數據資料的權重參數，使其更貼近企業應用場景的需求。
評估與優化
藉由準確率（Accuracy）、召回率（Recall）、F1分數（F1 Score）等指標來衡量微調效果，並根據測試結果不斷進行調整與優化，確保模型輸出更符合使用者需求。

經過微調的AI模型，能夠更有效地應對高度定制化的需求，對於企業而言，無論在提升業務效率、改善客戶服務，或者優化內部決策過程中，都能發揮重要作用。

Fine-tuning 於企業中的應用

如前段所述，Fine-tuning 不僅是提升模型準確度的工具，更成為幫助企業提升營運效率、降低成本和創造競爭優勢的關鍵，以下進一步彙整 Fine-tuning 在企業中的三大應用價值：

增強企業專屬化服務
透過 Fine-tuning，企業能夠調整 AI 模型的回應語氣、風格與內容，從而提供更具個性化的服務體驗。例如，在客服領域，企業可以根據不同客戶群體的特性、偏好或文化背景，調整模型的回應方式，進一步提升顧客滿意度；在科技製造業，許多特殊的產品規格、專業的用字及術語，都可以透過微調模型，讓研發人員在使用上更順暢。
提升專業知識掌握度
Fine-tuning 可強化 AI 在特定領域的知識理解與應用能力，特別適用於法律、醫療、金融等高度專業的行業。例如，透過 Fine-tuning，使 AI 更熟悉特定的專利法條文與案例，不僅能幫助法律人員更快地檢索相關判例，還能協助草擬專業的法律文書，從而提高工作效率並確保法律建議的精準性。
提升業務流程的自動化與效率
Fine-tuning 可根據企業的運營需求進行調整，使 AI 更精準地理解並執行特定任務，進而提升業務流程的自動化程度與運營效率，並降低人為錯誤。例如，在銷售自動化方面，一家電子商務公司可透過 Fine-tuning 優化 AI 銷售助理，使其根據顧客的購物歷史與個人偏好，自動生成量身定制的促銷訊息或產品推薦。如此一來，AI 不僅能更準確地預測顧客需求，還能主動推送適合的產品與折扣資訊，提高銷售轉化率，同時減輕銷售人員的工作負擔。

Fine-tuning 的優勢與挑戰

綜合來說，Fine-tuning 的核心價值在於將 AI 從「通用」變成「專屬」，「標準化」變成「個人化」，讓企業能更有效地利用 AI 工具滿足需求。運用微調技術，企業可以大幅減少每次與 AI 互動所需的 Token 數量，從而降低運行成本。此外，企業可在內部環境中訓練 AI，既能確保敏感資料不外流，也能強化資料安全性，而經內部數據微調後的 AI ，能更快速生成精確回應，提升互動流暢度並減少錯誤資訊的風險。

而雖然 Fine-tuning 具有諸多好處，但是也具備一定的技術難度。一般而言，Fine-tuning 需克服的挑戰如下：

選擇合適的預訓練（pre-train）模型及微調方法
在技術層面， Fine-tuning 微調可採用多種不同的方法，如何在保留模型原有能力（capability）的同時，又獲得最好的學習效果，需仰賴有經驗的專家給予指導，並進行系統化的實驗。
準備適當的訓練資料集
微調數據的數量、品質以及形式都將直接影響最終成果。大量但品質低劣或格式不佳的數據，未必能得到好的微調結果；而具備高品質、形式佳的數據，即便數量有限，仍可透過數據合成（data synthesis）或強化等技術的輔助，也可能有利於微調的成功。
確保適當的運算資源
在 Fine-tuning 微調模型時，通常需要比模型推論（inference）更多的資源，如算力和記憶體等，而有時不一定一次就能微調成功，可能需要多回合地嘗試。因此，如何有效地運用算力及資源、提高微調成功率，也是必須克服的挑戰之一。

綜前所述， Fine-tuning 是企業打造專屬 AI 模型的重要技術，能協助企業更靈活應對市場變化、拓展創新應用，無論是提升客戶服務、優化內部流程，或創造新的商業價值，都將成為數位轉型與業務成長的關鍵。若企業希望充分發揮 Fine-tuning 的效益，則可選擇與具備經驗的廠商合作，以降低試錯成本與時間，提高成功率並加速導入。

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想即時掌握 AI 實際導入案例與趨勢觀點嗎？

精華文章從RAG到eLAND Active RAGᵀᴹ：開創知識管理新篇章

從RAG到eLAND Active RAGᵀᴹ：開創知識管理新篇章

在數位化時代，資訊量爆炸式增長，如何有效地蒐集、整理、儲存並運用知識，無疑是各企業組織提升競爭力的關鍵之一，良好的知識管理不僅能縮短決策時間，還能提高員工效率、促進創新，以在快速變化的環境中保持彈性與活力。檢索增強生成技術（Retrieval-Augmented Generation, RAG）的出現，為知識管理帶來了全新突破，而透過引入多輪次資料整合與更高效的檢索能力，意藍進而將RAG 技術發展為獨家專門的eLAND Active RAG^TM（主動式檢索增強生成技術），大幅提高知識管理的效率與精準度，使各部門單位能更靈活應對多變的市場需求。

本期 AI 知識庫亮點

主動式檢索增強生成技術如何重塑知識管理

認識eLAND Active RAGᵀᴹ ── 主動式檢索增強生成技術
導入主動式檢索增強生成技術對知識管理的影響

eLAND Active RAGᵀᴹ 在知識管理中的應用實例

主動式檢索增強生成技術如何重塑知識管理

知識不僅是企業組織日常運營的基礎，更是其持續發展和創造價值的核心驅動力，透過有效的知識管理，能夠累積並共享內部專業知識，進而減少重複性工作，促進跨部門合作、優化決策過程並提高運營效率。然而，傳統的知識管理方法往往面臨資訊分散、無法即時更新及搜尋效率低下等挑戰，使得企業在應對快速變化的業務需求時，可能需投入較多時間和資源以達成目標。而檢索增強技術的出現，逐步突破了這些障礙，它結合了搜尋引擎快速檢索的優勢與大語言模型的生成能力，在生成答案前先檢索最新的相關資訊，以確保結果更可靠精準。特別是意藍所獨家發展之進階版本——主動式檢索增強生成技術（eLAND Active RAGᵀᴹ），更是在此基礎上實現突破，能針對複雜的問題進行多回合查詢，逐步完善答案，大幅提升知識檢索效率，為知識管理帶來嶄新的轉機。

認識eLAND Active RAGᵀᴹ ── 主動式檢索增強生成技術

eLAND Active RAGᵀᴹ（主動式檢索增強生成）是在RAG（檢索增強生成）的基礎上進一步升級的技術，具備以下核心功能特性，使其在知識管理中更具優勢：

內外部數據動態整合：
eLAND Active RAGᵀᴹ 能根據問題性質，自動判斷最佳數據來源，從內部系統、資料庫以及外部網站等多元數據庫中進行查詢，並進行綜合分析，使生成之回覆不再僅依賴過時數據，而是根據最新資料產出精確、全面的結果。
語義理解與推理：
與傳統基於靜態關鍵詞的檢索方式不同，eLAND Active RAGᵀᴹ 能夠理解語句的語義，並依據問題的背景進行推理和回應，使結果更相關且精準。例如，對於問題「如何優化員工的工作流程？」，系統會理解問題的核心是提升工作效率，並基於此提供具體的建議，如檢視現有工具的使用情況、引入自動化流程或改善跨部門協作等。
多回合查詢與自主優化
eLAND Active RAGᵀᴹ 能根據已獲得之初步資訊動態調整查詢策略，多回合查詢以逐步完善答案，從而實現更深入的問題解決和分析。例如，對於「如何提升某產品市場佔有率？」的提問，在第一輪查詢時先自內部資料中提取產品的銷售數據，提供概括性分析；接著，再根據已取得的結果，進一步從外部資料庫提取相關細節，如競品的市場策略、消費者對產品的反饋等，於後續查詢中補充數據背景或上下文資訊。

導入主動式檢索增強生成技術對知識管理的影響

綜上所述，導入主動式檢索增強生成技術將對知識管理帶來深遠影響，主要體現在以下幾個方面：

提升數據整合能力，突破資訊孤島
支援內外部數據的動態整合，能夠從企業內部資料庫、檔案系統到外部網站、公開數據源中提取所需資訊，並進行綜合分析，有效解決了傳統知識管理中數據分散、無法即時更新的難題。
增強問題理解與回應的精準性
理解使用者提問的核心意圖，並結合問題背景進行智能推理，提供更精準且相關的答案，大幅提升知識檢索的有效性，避免使用者因模糊或不相關的資訊浪費時間。
提升知識應用價值
透過 eLAND Active RAGᵀᴹ，能將分散的資訊轉化為結構化且易於應用的知識，例如生成與決策相關的報告或建議方案，協助企業組織快速識別業務機會或解決問題，抑或縮短內部問題回應時間、提升市場預測準確度，進而實現更高效的資源配置。

eLAND Active RAGᵀᴹ 在知識管理中的應用實例

意藍的新一代生成式AI知識管理系統 AI Search for KM 便結合了 eLAND Active RAGᵀᴹ 以及搜尋引擎、NLP與大語言模型等技術，提供使用者更高效、智能的知識搜尋與問答服務體驗，其應用情境相當多元，對複合型知識任務具備強大處理能力，能夠主動拆解複雜問題並完成知識任務，以下將舉例說明。當對系統提問「少子女化對社會產生什麼樣的衝擊？」，在 eLAND Active RAGᵀᴹ 的輔助下，系統將依循以下步驟進行運作，確保提供精準且有所依據的回答：

拆解任務及選用工具
系統首先分析問題，識別核心關鍵字（如「少子女化」、「社會衝擊」），並將問題拆解為可操作的子任務。接著，系統檢視可用的資料來源，如政策資料庫、最新的媒體報導、少子女化相關的學術研究與報告等，並選定最符合此問題的資料來源作為後續查詢的基礎。
生成輸入參數
根據問題內容與選定資料庫，系統會再進一步生成適配的查詢參數，即設定一組適合用來搜尋資料的條件，並以設定之參數為基礎，啟動後續資料檢索過程。例如： – 關鍵字：少子女化、社會影響、政策、新聞、研究計畫。 – 時間範圍：過去1年的相關資料。 – 查詢格式：結構化的API請求或自然語言查詢。
解析輸出結果
接著，系統會對檢索到的資料進行整理與分析，例如自少子女化相關的新聞報導中，統計出過去一年該議題的討論成長率，或是從研究資料中，彙整人口統計變化以及對社會經濟的具體影響點。
進行判斷及回覆
最後，系統將檢視目前取得的資訊是否足以回答問題。若資訊足夠，則系統便會根據統計之結果與分析，生成針對使用者提問的回答，如「少子女化對社會的衝擊包括勞動力減少、教育資源分配過剩及老齡化社會負擔增加等。」而若判斷資訊仍不足，系統則會重新進行檢索、調整參數（如擴大時間範圍或查詢更多資料庫），最多重複三次，以確保回答的完整性與準確性。

無論是企業組織或公部門單位，在 AI Search for KM 及 eLAND Active RAGᵀᴹ 的助力下，將能夠實現更高效、更精準的資訊處理與應用，發揮知識管理的最大價值。

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精華文章電商流量成長新佈局：4大策略x 3大AI解決方案助力經營效率再升級

電商流量成長新佈局：
4大策略x 3大AI解決方案助力經營效率再升級

在競爭激烈的電商環境中，如何吸引潛在顧客、推動平台流量成長，並為消費者提供更快速、精準的購物體驗，是各電商平台的核心經營目標。本文將帶您了解實用且多元的電商流量成長策略，並介紹多種AI解決方案，助力電商實現流量與效益的雙重突破。

本期 AI 知識庫亮點

電商流量成長策略

SEO 與內容經營
精準廣告投放
網紅/KOL 行銷
輿情監測與應變

導入意藍AI解決方案，電商經營效率再升級

AI Search for EC
AI 智能廣告投手 x 頻道影響力
AI輿情應變顧問

電商流量成長策略

為了提升消費者體驗並擴大品牌曝光，電商品牌可以從以下4個面向著手，實現流量增長與營運效益提升：

（1）SEO 與內容經營 ── 提升搜尋排名與用戶黏著度： SEO（Searching Engine Optimization，搜尋引擎優化）是提升網站於搜尋引擎中排名的重要策略，透過精準的關鍵字使用與內容經營，能讓消費者快速找到所需資訊，進一步增加停留時間與轉換率。此外，打造清晰且具吸引力的商品文案，不僅能有效傳遞商品價值與特色，還能減少消費者在搜尋與比較的時間成本，讓購物體驗更加流暢；另外，還可藉由埋入關鍵字，來有效提升搜尋引擎排名，獲得更多自然流量。因此，透過持續經營內容與文字，電商品牌能建立起更專業形象，增加顧客對品牌的信任與黏著度，最終提高轉換率。

（2）精準廣告投放 ── 用數據鎖定你的客戶：對於電商來說，廣告是吸引消費者的重要方式，但若廣告目標不夠明確則可能會使得廣告費用被使用於無效受眾上。因此，透過數據分析來精準投放廣告，品牌便能夠鎖定潛在目標客群，確保廣告能夠觸及最具轉化潛力的消費者群體，從而降低廣告成本並提高 ROI（Return on Investment，投資回報率）。此外，根據廣告投放的即時數據，還能動態調整廣告內容與預算，發揮每一分廣告預算的最大效益。當廣告內容精準貼合消費者需求時，點擊率與轉換率自然也能同步提升，讓電商品牌獲得更穩定且高效的流量。

（3）網紅/KOL 行銷 ── 借力影響力，放大品牌曝光： 現代消費者的購買決策常受信任的網紅或KOL（Key Opinion Leader，意見領袖）推薦影響，使得網紅行銷成為電商提升品牌曝光重要策略之一。因此，對於電商品牌來說，若能借助特定KOL將產品推廣給目標受眾群體，進而引起消費者的興趣與共鳴，不僅可藉網紅/ KOL的影響力來擴大品牌知名度，還能進一步建立起社群對電商品牌的信任。

（4）輿情監測與應變 ── 洞察消費者聲音，掌握市場脈動： 另外，輿情監測在電商經營中也扮演著至關重要的角色，透過即時監測社群討論趨勢，能夠快速掌握消費者的聲音，及早做出應對策略。同時，輿情監測也能幫助品牌了解競品動向，預測市場變化，並提前抓住行銷機會。當品牌能夠在輿論發酵時迅速應變，針對消費者需求提供有效回應，不僅能有效預防潛在的公關危機，還可進一步提升顧客滿意度。

導入意藍AI解決方案，電商經營效率再升級

隨著消費者需求日益多元，電商品牌必須要更精準掌握消費者意圖，因此若能善用AI解決方案，便可以更有效地的優化營運、提升競爭力，並且可以協助電商品牌實現流量成長，創造更好的經營成效，以下將介紹由意藍資訊提供電商品牌的3大AI解決方案。

AI Search for EC ── 搜尋推薦體驗升級、SEO建立與優化

首先，由意藍專為電商所打造的「新一代智能貼標與搜尋推薦系統 – AI Search for EC」，運用最新的AI語意分析，能自動識別商品標題與描述，提取關鍵詞作為標籤，提升搜尋精準度與推薦功能，幫助顧客快速找到符合需求的商品與快速理解商品價值，有效提升消費者使用體驗。
而透過語意分析與AI模型貼標，AI Search for EC 不僅能理解顧客的消費意圖，還能提供個性化的商品推薦，如搜尋口紅的同時，還能藉由標籤同時找出相近的唇膏、唇釉等商品，即便消費者使用不同詞彙進行搜尋，依然能精準配對相關商品，除此之外，AI Search for EC還結合如外部搜尋量、網路聲量、銷量等指標，並具備數據即時更新的能力，提供更貼合市場與消費者需求的推薦結果，動態反映市場趨勢，為電商提供與時俱進的競爭優勢。

▲ AI Search for EC 應用範例

AI 智能廣告投手 x 頻道影響力 ── 精準鎖定目標客群、篩選合作KOL

除了針對商品進行貼標，推薦最適商品給消費者外，還可以從廣告投放著手，來帶動電商流量成長。意藍基於《OpView社群口碑資料庫》的口碑輿情數據與AI智能模型所推出的「AI智能廣告投手」，透過分析社群輿情數據精準了解消費者的關注重點及受眾樣貌，進而推薦 Google Ads 標籤、Meta 標籤，以及意藍 PeopleView 人群標籤，將熱門話題與廣告策略有效連結，幫助電商品牌做出更準確的廣告決策。

▲ AI 智能廣告投手應用範例

而再結合《OpView社群口碑資料庫》的頻道影響力模組，就可進一步針對Facebook、Instagram、YouTube等超過10萬個頻道，解析發文內容，透過多樣性的量化指標來衡量KOL的社群互動表現，確認關注該KOL的受眾樣貌與品牌想鎖定的客群是否契合，篩選出合適的KOL進行合作，實現更精準的流量轉化與品牌曝光。

▲ OpView 頻道影響力模組應用範例

AI輿情應變顧問 ── 即時掌握輿情變化、獲得行銷建議與策略

最後，想要加強電商平台的流量成長，輿情監測也是不可或缺的一環，不僅可以迅速排查負面口碑聲量、即時調整行銷策略，還可以掌握社群趨勢脈動、洞悉消費者需求。而「AI 輿情應變顧問」便是結合意藍DeepNLP 技術與大型語言模型，讓使用者以自然語言的形式進行問答，幫助快速梳理大量輿情文本並生成議題摘要，節省人力與時間，協助即時掌握輿情變化的AI解決方案。
AI輿情應變顧問奠基於《OpView社群口碑資料庫》的社群輿情數據，不僅能即時統整輿情重點，還能清楚標示資訊來源，清晰掌握市場動向。以電商品牌為例，若向AI輿情應變顧問提問有關競品的相關資訊，系統便會快速彙整社群輿情變化，協助電商使用者獲取競品的活動狀況與行銷建議，挖掘出市場偏好來制定精準策略。

▲ AI 輿情應變顧問應用範例

電商平台除了透過SEO、精準廣告、網紅行銷和輿情監測等策略來提升流量成長與經營效益。還能結合各式AI解決方案，來精準掌握消費者需求與市場趨勢，優化搜尋推薦與廣告投放，進一步提升消費者體驗和品牌曝光。

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精華文章知識管理在政府單位的應用價值與實踐挑戰

知識管理在政府單位的應用價值與實踐挑戰

隨著數位化時代的加速發展，政府組織與各行各業都同樣面臨著數位轉型的重要轉折點；對於公部門而言，AI的導入與應用不僅能夠提升作業效率，更能有效加強公共服務品質、協助應對日益複雜的科技挑戰。而隨著政府內部資料量急劇增加，其對於升級知識管理應用的需求也日益增強，如何引入合適的管理工具、創造知識的最大價值，已成為提升行政效能、實現循證治理智慧化的核心課題。

本期 AI 知識庫亮點

知識管理對政府單位的重要性

為什麼政府單位需要知識管理？
政府單位的知識管理需求

政府單位知識管理升級解方 ── 新一代生成式AI知識管理系統

導入生成式AI知識管理系統的長遠影響

知識管理對政府單位的重要性

為什麼政府單位需要知識管理？

政府單位肩負服務民眾和執行公共政策的重責，其運作效率將直接關係到社會的發展與民眾福祉，而知識管理可透過以下多個面向提升政府效能：

提升行政效率
透過知識的有效整合與共享，縮短資訊傳遞與行政處理的時間，實現更快速、精準的資源調度。
改善決策品質
面對公共政策的制定或緊急事件的處理時，能掌握更即時且全面的資訊基礎，協助決策者迅速做出高品質的判斷與應對。
增強政府公信力
透過知識管理，政府單位能更有效地整合分散於各部門的資訊，從而妥善梳理並清晰呈現政策內容，促進資訊的公開性與透明度；同時，針對民眾需求或突發事件的回應也能更及時且有力，進一步提升公眾對政府的信任。

政府單位的知識管理需求

相較於一般企業，政府單位在知識管理方面具備以下獨特需求──

提升資料透明度的同時，兼顧公眾隱私與敏感資料保護
政府部門需要在推動資訊公開與透明的同時，妥善保護公民的隱私及敏感資料，防止未經授權的資料洩漏或濫用，因此用以輔助之知識管理工具不僅需能有效整合資訊，還需具備完善的存取控制機制，以確保資料安全。
長時間保存文件和數據，滿足稽核和法律合規需求
政府部門的文件和數據保存期通常較企業更長，因涉及的資料需滿足各種法律、稽核及合規要求，如政策文件、預算報告或公共安全數據等資料，需長期保存並於必要時進行查閱、追溯。
業務範疇廣泛，資料量龐大且多樣性高
政府內部通常由多個部門組成，且各單位的業務範疇不同，涵蓋政策規劃、業務執行、管理督導、勾稽核實等多元領域；各部門間的數據格式、常用檔案形式與管理流程可能存在差異，多樣的需求使得統一管理的難度也有所提升。

政府單位知識管理升級解方 ── 新一代生成式AI知識管理系統

針對以上政府單位對於知識管理的需求，意藍的新一代生成式AI知識管理系統AI Search for KM 便是理想的解方，其亮點特色如下：

支援多種常用檔案格式
包含Office、PDF 、CSV等等，不需額外花費太多心力進行轉檔處理，可應對政府內部多樣化數據格式的需求，有效解決跨部門整合困難。
具備檔案權限劃分機制
確保只有授權人員能夠存取、檢視特定檔案，降低機密資料洩露風險，滿足政府單位對敏感資料保護的嚴苛要求，並為跨部門合作提供安全的知識共享環境。
提供彈性的部署方式
政府單位可根據自身需求，選擇雲端平台服務或導入地端服務，也可以針對不同的任務，自由切換OpenAI GPT系列、Meta Llama系列、國科會TAIDE模型、或者意藍經由大量本地語料調校而成的eLAND GOAT等多種大語言模型，滿足政府對多樣化應用場景的處理需求，同時提升系統效能，符合成本效益。
支援語意全文檢索
無需進行額外的資訊建立、分類或關鍵字標記，系統便能對檔案進行全範圍檢索，包含標題、內文、作者、建檔時間等資訊皆在搜尋範圍內，解決了龐大資料量下的搜尋困難。
支援易於使用的對話問答
使用者可以自然語言對文件知識點提問，系統會根據問題與相關參考資料，回傳彙整後的口語化回覆，讓非技術人員與高層主管能以直覺方式獲取知識，提升整體操作便利性與工作效率。

導入生成式AI知識管理系統的長遠影響

生成式AI知識管理系統的導入，不僅能有效為政府單位解決跨部門協作與資料整合的挑戰、提升行政效率與決策品質，更能助力其持續優化知識的流通與應用模式，逐步實踐智能化治理與決策，為數位政府與智慧城市的長遠發展奠定堅實基礎。

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精華文章意藍助力災防中心，以AI Search For KM實現即時災情掌握與應對

意藍助力災防中心
以AI Search For KM實現即時災情掌握與應對

近年來， AI 技術的持續創新突破，推動了政府和企業內的數位變革，如何導入並善用AI以提升服務的效率和品質，成為各單位組織的重要課題。
國家災害防救科技中心（National Science & Technology Center for Disaster Reduction，以下簡稱災防中心或NCDR）為政府於2003年設立的專業機構，多年來專注於災害風險管理和防救科技的研究；為了能在災害發生時更即時地掌握災情、強化危機事件處理能力，災防中心與意藍資訊合作，導入意藍「AI Search For KM」系統，運用生成式AI與自然語言模型建構「災害防救知識問答平台」，大幅提升災情資訊處理效率，並以數據支持決策判斷，為智慧城市發展奠定穩固基礎。

本期 AI 知識庫亮點

災防中心背景與需求介紹

以 AI Search for KM 建構「災害防救知識問答平台」

災防中心背景與需求介紹

國家災害防救科技中心成立於2003年，主要任務在於提升台灣在面對各種自然災害時的應變能力與減災效果、確保民眾生命財產安全。面對台灣頻繁發生的地震、颱風、土石流等天然災害，災防中心不僅需在災前做好準備，也必須在災害發生後迅速掌握最新狀況，整合、分析各類災情資訊以協助政府及相關單位作出精確的應對決策，並提供必要的預警或通報。

隨著大量災情資訊不斷累積，災防中心在知識管理升級方面的需求日益增強；另一方面，數位化時代下社群媒體和網路社群亦成為災情資訊快速傳播的主要來源，這些公開管道中的資訊量龐大且更新頻繁，如何高效蒐集、結構化、分析並運用這些來自各地的災情回饋，也是災防中心需面對的重要課題之一。

以AI Search for KM 建構「災害防救知識問答平台」

為了更快速、準確地掌握災情資訊以提升災害應變效率，災防中心選擇與意藍資訊合作，導入意藍新一代生成式AI知識管理系統「AI Search for KM」，運用人工智慧與自然語言模型技術，並結合社群輿情資料和專屬的歷史數據庫，打造「災害防救知識問答平台」，解決資訊來源分散、數據處理繁複等痛點，協助單位提升資訊處理效率，以利更好地應對和管理災害風險。意藍協助災防中心建構災害防救知識問答平台的流程如下：

資料蒐整與預處理：蒐集歷年來既有的災害事件情資研判報告、即時觀測數據（如雨量、河川水位等），以及各大公開媒體、Facebook粉絲團、Dcard、巴哈姆特、Mobile01及Ptt等公開討論區的地區版等資料，經過清整、結構化與預處理，將結構化與非結構化資料均轉換為模型可理解的格式。
語意分析與標記：透過語意分析技術，讓AI自動判別每一篇災情文章內容中提及的地理資訊、災害事件以及災情程度等，將這些重要詞彙辨識出來並自動標記，以利後續的索引和檢索。
大語言模型選擇：評估各個大語言模型在災害防救領域問答的真實性、回覆速度、正確性、可讀性、理解上下文與統整能力等效果，選擇最適用的自然語言模型。
建立資料向量索引、設定參數：提高檢索與問答時的效率及準確性，確保AI模型對災害知識有精準的搜尋能力與答覆效果。

透過AI Search for KM 所提供的知識平台，災防中心便能夠針對歷年災害事件、抑或即時災情進行問答，系統會逐步拆解使用者所輸入的問題，再透過大語言模型（Large Language Model, LLM）及檢索增強生成技術（Retrieval-Augmented Generation, RAG）生成完整回覆。

以颱風相關的問題為例，使用者可對系統以口語文字方式提問，如「哪個地方災情最嚴重」、「哪些鄉鎮的河川水位超過一級警戒」等等，AI Search for KM便會即時調用內部知識庫及外部即時數據，找出與使用者提問最相關的多個參考內容，從中綜合歸納出答覆。AI Search for KM具備簡便、容易使用的介面，能快速統整內部及外部、文字及數值的各類數據，在分秒必爭的防災與救災時刻，提升作業效率。

▲ 問答情境1 – 分析災情嚴重區域

▲ 問答情境2 – 調用即時數據，掌握全面性災情

透過與意藍合作導入AI Search for KM系統，災防中心能夠更高效地整合歷史與即時災害數據，在災害發生前後做出精確的災情管理判斷，及時釐清災情狀況並調度人力與資源，落實循證決策、全面提升災害應變能力；未來意藍也將持續與災防中心攜手，逐步實踐智慧城市願景。

想進一步了解「新一代生成式 AI 知識管理系統（AI Search for KM）」？

想即時掌握 AI 實際導入案例與趨勢觀點嗎？

AI 知識庫

AI偵查應用實例：以 AI Search for KM為基礎，打造虛擬貨幣金流分析系統

本期 AI 知識庫亮點

為何偵查作業需導入 AI 技術？

AI金流偵查系統建置成效

AI 助攻金融情資研析 提升調查工作效率與選案一致性

本期 AI 知識庫亮點

調查單位背景與需求介紹

導入「金融情報整合 AI 分析系統」助力選案及偵查

政府 AI 應用實例 ：AI Agent 助力員額評鑑智慧化探索

本期 AI 知識庫亮點

為何員額評鑑專案需導入AI技術？

員額評鑑專案導入 AI Agent 之效益

不只是懂指令的AI！探索AI Agent 如何改寫決策流程與工作模式

本期 AI 知識庫亮點

什麼是AI Agent（AI代理）？

AI Agent 定義 / 基本概念

AI Agent 與一般生成式AI的差異

AI Agent工作流程解析

打造企業專屬AI Model ：精準賦能 提升決策與營運效能

本期 AI 知識庫亮點

為何企業需要打造專屬AI 模型？

意藍AI Model介紹

AI Model四大功能特色

AI Model導入優勢

Fine-tuning（微調）是什麼？打造企業專屬AI大語言模型的關鍵一步

本期 AI 知識庫亮點

認識 Fine-tuning（微調）

什麼是 Fine-tuning？

為什麼需要 Fine-tuning？

Fine-tuning 運作流程

選擇預訓練（pre-train）模型

準備微調數據

調整模型參數

評估與優化

Fine-tuning 於企業中的應用

增強企業專屬化服務

提升專業知識掌握度

提升業務流程的自動化與效率

Fine-tuning 的優勢與挑戰

選擇合適的預訓練（pre-train）模型及微調方法

準備適當的訓練資料集

確保適當的運算資源

從RAG到eLAND Active RAGᵀᴹ：開創知識管理新篇章

本期 AI 知識庫亮點

主動式檢索增強生成技術如何重塑知識管理

eLAND Active RAGᵀᴹ 在知識管理中的應用實例

主動式檢索增強生成技術如何重塑知識管理

認識eLAND Active RAGᵀᴹ ── 主動式檢索增強生成技術

內外部數據動態整合：

語義理解與推理：

多回合查詢與自主優化

導入主動式檢索增強生成技術對知識管理的影響

提升數據整合能力，突破資訊孤島

增強問題理解與回應的精準性

提升知識應用價值

eLAND Active RAGᵀᴹ 在知識管理中的應用實例

拆解任務及選用工具

生成輸入參數

解析輸出結果

進行判斷及回覆

電商流量成長新佈局： 4大策略x 3大AI解決方案 助力經營效率再升級

本期 AI 知識庫亮點

電商流量成長策略

導入意藍AI解決方案，電商經營效率再升級

電商流量成長策略

導入意藍AI解決方案，電商經營效率再升級

AI Search for EC ── 搜尋推薦體驗升級、SEO建立與優化

AI 智能廣告投手 x 頻道影響力 ── 精準鎖定目標客群、篩選合作KOL

AI輿情應變顧問 ── 即時掌握輿情變化、獲得行銷建議與策略

知識管理在政府單位的應用價值與實踐挑戰

本期 AI 知識庫亮點

知識管理對政府單位的重要性

政府單位知識管理升級解方 ── 新一代生成式AI知識管理系統

導入生成式AI知識管理系統的長遠影響

知識管理對政府單位的重要性

為什麼政府單位需要知識管理？

提升行政效率

改善決策品質

增強政府公信力

AI偵查應用實例：
以 AI Search for KM為基礎，打造虛擬貨幣金流分析系統

AI 助攻金融情資研析
提升調查工作效率與選案一致性

政府 AI 應用實例：
AI Agent 助力員額評鑑智慧化探索

不只是懂指令的AI！
探索AI Agent 如何改寫決策流程與工作模式

打造企業專屬AI Model ：
精準賦能提升決策與營運效能

Fine-tuning（微調）是什麼？
打造企業專屬AI大語言模型的關鍵一步

電商流量成長新佈局：
4大策略x 3大AI解決方案助力經營效率再升級

意藍助力災防中心
以AI Search For KM實現即時災情掌握與應對