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<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span>AI 如何輔助審理公務人員申訴案件？從卷宗彙整到自動生成決定書草稿

精華文章AI 如何輔助審理公務人員申訴案件？從卷宗彙整到自動生成決定書草稿

AI 如何輔助審理公務人員申訴案件？從卷宗彙整到自動生成決定書草稿

在公務體系中，當公務人員對服務機關所作之違法或不當處分（如考績、懲處等）有異議時，可依法循復審或再申訴等程序，向主管的公家機關提出申請，並提交「保障事件說明書」，詳述事件事實、主張理由與相關建議。相對應地，受理該類案件的主管機關，須於完成審理後出具正式裁決文件，即「保障事件決定書」，明確載明案件審理結果，例如撤銷、變更、駁回原處分，或作出不受理的決定，作為公務人員保障案件的重要處理依據。多年來，在案件持續累積的情況下，如何兼顧審理效率與裁決品質，成為行政體系需面對的重要課題，也促使相關單位在既有數位、資訊系統基礎上，進一步評估導入 AI 技術，以輔助既有審理流程的可行性。

本期 AI 知識庫亮點

為何生成保障事件決定書需導入 AI 技術？
AI 輔助生成保障事件決定書稿之成效
常見問題 FAQ

為何生成保障事件決定書需導入 AI 技術？

保障事件決定書在公務人員權利救濟制度中，扮演關鍵的裁決與說理角色。但在傳統的卷宗整理、申訴內容判讀到參照相關法條的工作流程中，卻始終面臨多項挑戰：
  1. 卷宗資料與類型龐雜：各類案件往往包含大量書面資料與附件，且內容格式經常不一，人工需投入大量時間進行判讀。
  2. 案例檢索時間長：歷年累積的決定書數量龐雜，缺乏有效檢索機制，承辦人員難以快速找到可參考的相似案例。
  3. 人工比對作業繁重：承辦人員需反覆比對申訴理由、卷宗事實與相關法規條文，並將結果轉化為具備完整論理結構的裁決文字，導致整理與撰寫決定書的流程冗長。

AI 輔助生成保障事件決定書稿之成效

為回應上述挑戰，意藍資訊與相關公務單位合作，執行保障事件決定書之 AI  輔助生成專案。此系統以意藍「新一代GenAI知識管理工作平台 AI Search for KM」為基礎，整合法規資料、歷年保障事件決定書與各類案件卷宗，建置為可被 AI 理解與檢索的知識資料庫，並透過全文檢索與向量檢索的混合式搜尋機制，協助承辦人員快速搜尋所需文件與資訊。

系統運用語意分析技術解析上傳的內容卷宗，整理主要爭點，並在檢索增強生成（RAG）架構下，比對相關法規條文與歷史相似案例，提供具參考價值的適法性與申訴合理性之判斷脈絡。​在此基礎上，AI 進一步協助彙整過往案件內容，生成意見書的結構草稿，並於明確的參考脈絡下產出決定書段落的建議，作為決策輔助工具，供承辦人員審閱、調整與定稿使用。

此計畫執行主要分為四大層面，效益如下：

  1. 卷宗彙整與爭點判斷：透過 AI 自動化分析卷宗內容，快速萃取案件核心爭點，可在數分鐘內完成原先需數日的人工作業，讓承辦人員快速掌握案件重點。
  2. 相似決定書查詢：使承辦人員在數秒內取得最具參考價值的過往類似案例，確保決定書論理的一致性與前後案判決尺度相符，並大幅減少人工翻閱與搜尋所耗費的時間。
  3. 決定書段落生成：自動產出邏輯嚴謹、法規最新且來源完整的決定書草稿，大幅縮短撰寫與審閱時間。
  4. 決定書草稿完整生成：將「決定書段落生成」階段所產出的多版本段落（例如不同裁量結果）進行取捨、整併與格式統一，最終輸出風格一致、結構完整的決定書草稿，讓承辦人員在兼顧專業品質的前提下，更有效率地完成定稿作業。

綜上所述，透過導入 AI 至保障事件決定書的生成流程，不僅能縮短案件處理時間，減輕承辦人員負擔，也能同步提升裁決論理的一致性與文件品質，展現 AI  在智慧治理上的實務價值。

常見問題 FAQ

Q1：什麼是「保障事件決定書」？為什麼撰寫過程會耗時？

A：「保障事件決定書」是公務人員保障案件（如考績、懲處申訴）審理後的正式裁決文件。 

撰寫過程耗時的主要原因在於：承辦人員需處理龐雜的卷宗資料，並在眾多歷年決定書中檢索相似案例。此外，還需精確比對現行法條與申訴理由，確保論理邏輯嚴謹且判決尺度一致，傳統的人工查閱與撰寫模式往往需耗費大量工作時間。

Q2：AI 如何輔助生成保障事件決定書？會取代人工判斷嗎？

A：AI 定位為「決策輔助工具」，而非取代人工判斷。

透過 AI 輔助系統，AI 能快速完成卷宗摘要、爭點提取及相似案例檢索。AI 會根據檢索到的法規與前案，生成「決定書草稿」供承辦人員參考。最終的裁決結果、適法性審查與定稿，仍由承辦人員依專業經驗進行最後把關，確保審理的公正性與權威性。

Q3：導入 AI 輔助審理公務案件，如何確保引用法規的正確性？

A：關鍵在於採用 RAG（檢索增強生成）技術，讓 AI 「有所本」地回答。

與一般 AI 可能產生「幻覺」不同，意藍的解決方案將 AI 限制在特定的法規資料庫與機關知識庫內進行檢索，確保產出的決定書內容完全符合現行法律規範。

Q4：AI 輔助審理系統能提升多少行政效率？

A：效率提升主要體現在「資訊檢索與整理」的層面。

整理作業縮短至數分鐘內，大幅減少重複性的文書整理工作，讓承辦人員將精力集中在複雜案件的適法性研析上。

Q5：公務機關對個資與機敏資料有嚴格保密要求，AI 輔助審理系統如何確保資訊安全？

A：關鍵在於提供「地端部署」與「權限控管機制」的技術方案。

公務機關對個資與機敏資料有嚴格保密要求，AI 輔助審理系統如何確保資訊安全？

意藍資訊的 AI 輔助審理系統可支持將生成式 AI 模型運行在機關內部環境中，讓資料不需傳輸至外部公有雲端，從根本上杜絕資安外洩風險。此外，系統能進行部門權限控管，確保承辦人員僅能檢索其職權範圍內的卷宗與檔案，符合政府對機敏資訊與個資保護的高規範。

Q6：為什麼選擇意藍資訊作為 AI 智慧治理的合作對象？

A：意藍資訊具備「語意分析技術」與「豐富的政府 AI 應用落地經驗」雙重優勢。 

公務文件語言嚴謹且結構複雜，意藍結合深耕多年的 NLP（自然語言處理） 與搜尋技術，能精準判讀繁體中文的法律語境。此外，意藍的「新一代GenAI知識管理工作平台 AI Search for KM」是能快速整合機關既有的卷宗，提供高安全性、高精準度的 AI 輔助環境，為推動數位轉型與智慧治理的最佳夥伴。

Q7：AI 輔助審理系統如何確保引用的法規條文與案例資料為最新版本？

A：透過「自動化更新機制」與「動態資料管理」，確保系統資料具備即時性與精確性。

意藍資訊的 AI 輔助審理系統可以進行定期 AI Ready 資料管理與動態更新，從三個方面確保引用內容的時效性與精確度。首先，系統透過自動化同步更新機制，利用 ETL 技術定期自資料源提取最新法規與函釋，確保使用的資料始終保持即時性與精確性。其次，系統具備完善的版本控制與異動追蹤功能，能詳實記錄每次資料更新的時間與來源，除提升問答品質外，更確保引用的法規皆具備高度可追溯性。最後，結合定期盤點與優化功能，系統能根據 AI 實際應用的回饋，定期對資料範疇進行盤點與精進，補強潛在的資訊缺口，確保 AI 在輔助撰寫決定書時，其參考脈絡能持續優化並精準反映現行法律環境。

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<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span>AI重塑調查流程：串連電信詐欺線索，全面掌握案件脈絡

精華文章AI重塑調查流程：串連電信詐欺線索，全面掌握案件脈絡

AI 重塑調查流程：串連電信詐欺線索，全面掌握案件脈絡

近年電信詐欺逐漸走向組織化與科技化，詐騙集團除利用社群平台、假投資網站進行詐騙，也可能透過 AI 技術製作換臉、變聲等內容，使身分辨識與情資研判難度大幅提升。面對愈來愈複雜的犯罪模式，相關偵查單位接收到的資料量也隨之倍增，包含金融交易紀錄、通訊內容等分散於多個資料庫和不同格式文件中的資訊，調查人員往往要投入大量時間比對和整理，才能逐步釐清人物、帳戶、電話與金流的關聯脈絡。

本期 AI 知識庫亮點

偵查單位現行作業流程面臨的挑戰
導入生成式 AI 解決方案為偵查單位帶來哪些效益

偵查單位現行作業流程面臨的挑戰

在科技化浪潮下，犯罪手法不斷演變，偵查實務中所需處理的資料量與複雜度亦隨之增加。偵查單位的日常研析工作不僅仰賴多來源資訊，更必須在有限時間內整合破碎線索、重建金流與人物關聯脈絡。以下是偵查單位在作業中面臨的挑戰：
  1. 資料量龐大且複雜性高：偵查單位每天要處理的資料來源多元，包括民眾舉報、金融交易資料、新聞報導、社群訊息等。由於資料的格式各不相同，內容範疇又橫跨廣泛領域，使得前期研判工作負擔大幅增加。
  2. 案件脈絡難以快速掌握：當詐騙集團以組織化方式運作，各成員僅負責詐騙流程中的其中一個環節，這類分工模式便會導致案件線索散落於不同文件中。因此，調查人員在偵查辦案時，需花費大量時間比對、整理與交叉驗證，才能看出人物間的關聯、資金流向或上下游共犯結構，並進一步拼湊出案件全貌。

導入生成式 AI 解決方案為偵查單位帶來哪些效益

為解決上述痛點，意藍資訊協助偵查單位建置並導入「電信詐欺防制 AI 分析平臺」。本系統以檢索增強生成（RAG）架構為核心，整合生成式 AI、自然語言處理（NLP）、大型語言模型（LLM）及關聯分析等技術，並具備 Agent 多步驟執行任務的能力，在接受到指令後能自動跨來源檢索、比對並統整資料，重塑從資料彙整到案件研析的流程。整體系統可分為三大核心模組：自動摘要、關聯分析以及圖表生成，協助調查人員更快掌握案件全貌。

  1. AI自動彙整與摘要可信結果：在偵辦電信詐欺案件時，調查人員常需要在短時間內了解人物、帳戶、交易紀錄與通訊內容等核心資訊。在檢索增強生成（RAG）架構與跨來源檢索能力的基礎下，調查人員提供人物姓名、公司或行號等與案件相關的線索資訊後，系統便會自動整合多來源資料與文件內容，進行語意分析與重點萃取，進而生成包含商工登記資料、戶籍資料、裁判書等資訊的摘要結果，並於回覆中提供資料的參考來源，有效縮短跨單位比對與人工查核所需時間。
  2. 關聯分析模組：利用 NLP（自然語言處理）和 LLM（大型語言模型）在多筆資料中找出人物、公司、地點、電話、帳戶等資料之間的關聯性，分析案件的交易關係或資金流向，並於生成的關聯結果中標示對應的文件與段落。如此一來，調查人員不僅能清楚掌握案件全貌與發展脈絡，也能夠依案件需求回溯原始內容，有助於未來查證、複審與移送書撰寫等作業流程。
  3. 圖表生成模組：藉由前兩個模組找出核心資訊與關聯性後，系統會將人物關係、資金流向等分析結果轉成視覺化圖表，讓案件脈絡一目了然。透過導入此模組，當調查人員面對人物關係與金流複雜的案件時，不僅能避免人工判讀造成的錯誤，若案件規模擴大，也能以現有架構研判新增之資料，節省時間成本。

透過導入「電信詐欺防制 AI 分析平臺」，偵查單位得以用更系統化的方式整合多來源資料，快速掌握關鍵線索與案件脈絡，使原先需大量依賴人工比對的研析工作，能在更短時間內完成，進而提升研析效率與判斷精準度。

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<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span>AI 助攻金融情資研析 提升調查工作效率與選案一致性

精華文章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：
  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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：
  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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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<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span>從 RAG 到 eLAND Active RAGᵀᴹ：主動式檢索如何讓企業知識管理更精準？

精華文章從 RAG 到 eLAND Active RAGᵀᴹ：主動式檢索如何讓企業知識管理更精準？

從 RAG 到 eLAND Active RAGᵀᴹ：
主動式檢索如何讓企業知識管理更精準？

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 RAGTM（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。
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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
  1. 認識eLAND Active RAGᵀᴹ ── 主動式檢索增強生成技術
  2. 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
常見問題 FAQ

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：
  1. 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。
  2. 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。
  3. 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：
  1. 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。
  2. 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。
  3. 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：
  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。

常見問題 FAQ

Q1：一般 RAG 跟 eLAND Active RAGᵀᴹ (主動式檢索) 有什麼差別？

A：最大的差別在於「主動性」與「多回合推理」。

傳統 RAG 通常只進行一次性檢索，回答簡單問題還可以，但遇到複雜問題時容易資訊不足。eLAND Active RAGᵀᴹ 則會主動拆解任務，根據初步結果動態調整查詢策略，並進行多回合查詢。這就像是一個會思考的助理，在回覆前會反覆確認資料是否充足，確保答案更深、更準。

Q2：我的資料分散在公司內部與網路上，Active RAG 找得到嗎？

A：可以，eLAND Active RAGᵀᴹ 具備「內外部數據動態整合」的能力。

它能自動判斷問題的性質，同時從企業內部的資料庫（如研發文件、內部規章）以及外部的公開網站、研究報告中提取資訊。這解決了傳統 KM 無法即時更新或資訊孤島的難題，讓 AI 產出的回覆能結合最新的內外部數據。

Q3：Active RAG 如何處理「比較複雜」或「範圍很大」的問題？

A：系統會透過「任務拆解」與「自主優化」來應對複雜任務。

例如提問「少子女化的社會衝擊」，系統不會直接給出笼統回答，而是先拆解關鍵字，同步檢視政策庫、學術研究與最新報導，甚至會根據統計結果生成輸入參數。若系統判斷目前資訊不足以完整回答，還會重新檢索並調整搜尋範圍，直到答案完整為止。

Q4：導入主動式檢索增強生成技術，對企業有什麼幫助？

A：它能打破資訊孤島，將分散的數據轉化為結構化的共享知識。

透過 eLAND Active RAGᵀᴹ，原本散落在各部門、不同格式的檔案能被智能整合並推理。這能縮短跨部門諮詢的時間，協助管理層快速生成決策報告或建議方案，提升整體資源配置的效率。

Q5：為什麼 Active RAG 能讓 AI 回答得更「聰明」且更有邏輯？

A：因為其具備語義理解與智能推理能力。

不同於過去只能比對關鍵字，Active RAG 能理解問題背後的「背景」。例如詢問優化流程，系統會推理出核心目的是提升效率，並基於此背景從知識庫中找出如「引入自動化」或「改善協作」等具體建議，而不只是死板地回傳包含標題的文件。

Q6：意藍 AI Search for KM 系統如何結合 Active RAG 技術？

A：AI Search for KM 將其作為核心引擎，提供高效的智能問答服務。

該系統整合了 eLAND Active RAGᵀᴹ、搜尋引擎與大語言模型。當使用者提問後，系統會自動進行任務拆解、參數設定、結果解析及判斷回覆等步驟。目前已廣泛應用於企業與公部門，協助處理複合型的知識管理任務。

Q7：如果 AI 第一次檢索出的資料不夠完整，Active RAG 會怎麼做？

A：系統會啟動多回合查詢機制，最多重複三次進行自我修正。

在解析初步輸出結果後，若系統判斷目前的資訊不足以完全解答使用者的問題，它會自動重新生成查詢條件（例如擴大時間範圍或檢索更多資料來源），直到達到高準確度的回覆標準，這就是其「自主優化」的展現。

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<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span>知識管理在政府單位的應用價值與實踐挑戰

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。

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本期 AI 知識庫亮點

知識管理對政府單位的重要性
  1. 為什麼政府單位需要知識管理？
  2. 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：
  1. 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。
  2. 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。
  3. 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──
  1. 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。
  2. 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。
  3. 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：
  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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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<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span>意藍助力災防中心，以AI Search For KM實現即時災情掌握與應對

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：
  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。

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<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span>企業知識管理怎麼做？4步驟用生成式 AI 推動 KM

精華文章企業知識管理怎麼做？4步驟用生成式 AI 推動 KM

企業知識管理怎麼做？4步驟用生成式 AI 推動 KM

隨著市場上的競爭日益激烈，如何有效推動知識管理成為了企業提升競爭力的關鍵；然而，許多企業在推動知識管理的初期，常常不知如何起步。知識管理不僅涉及知識的識別、儲存，更包括如何系統性地分享和應用這些知識，本文將介紹知識管理的基本概念，並說明可以從哪些面向著手建立和推動知識管理體系，最後深入探討生成式AI如何為知識管理領域帶來革新。

本期 AI 知識庫亮點

知識管理概念介紹
  1. 知識管理是什麼？
  2. 知識管理如何提升企業競爭力？
企業推動知識管理4步驟
生成式AI對知識管理的影響
企業導入AI Search for KM之優勢
常見問題FAQ

知識管理概念介紹

知識管理是什麼？
知識管理（Knowledge Management, KM）是指在企業或組織內部，對知識進行系統性的蒐集、保存、組織、分享和應用的過程，將分散在個人、團隊和系統中的知識轉化為整個組織可以利用的資產，進而提升組織的營運能量和整體競爭力。
知識管理如何提升企業競爭力？
知識管理可以透過以下多種面向提高企業競爭力：
  1. 改善營運效率：藉由知識管理，員工可以分享和存取企業或組織內部的資訊，在遇到問題時，也能通過知識庫或企業內部的知識分享平台迅速找到解決方案，避免重新投入時間和資源去解決過去發生過的問題，進而提升生產力與整體營運效率。
  2. 加速創新能力：企業可以透過知識管理，從現有技術和過往經驗中持續學習，並不斷進行優化，加速產品的創新及發展進程。
  3. 提高決策品質：知識管理促進了既有知識與資源的整合，使企業能夠記錄和分析過去的決策及其結果，藉此更準確地預測市場風險和潛在挑戰，加速決策過程並提升決策精準度。
  4. 經驗傳承：知識管理有助於經驗的傳承，除了避免人員重複學習和研究，也可以減少因員工離職或崗位變動造成的知識流失。

企業推動知識管理4步驟

從零開始推動知識管理是一個需要循序漸進的系統化過程，涉及多個層面的協同與整合，而企業可以從以下四個步驟著手：
  1. 知識需求分析：分析企業內部的知識需求，確定哪些知識對企業的運營和發展至關重要，並識別現有知識資源和潛在的知識缺口；同時盤點目前的知識管理狀況，包括知識儲存方式、知識共享文化以及技術基礎設施等，找出需要改進的領域。
  2. 整合發展目標並制定策略：根據需求分析的結果，制定詳細的知識管理計劃，包括如何蒐集、存儲、分享和應用知識，並設定具體的里程碑，將知識管理融入企業發展策略中。
  3. 營造知識分享文化：持續宣導知識分享對於個人和企業長期發展的重要性，除了高層人員以身作則外，也通過培訓、激勵措施或知識管理競賽等，鼓勵員工主動分享經驗與知識，抑或讓知識物件的經營成為員工績效評估的加分專案。
  4. 導入適當技術：結合生成式AI人工智慧技術，對企業內外部知識進行系統性盤點，建構一站式資訊平台，實現 AI 輔助的知識檢索與問答，提供知識的分享、學習、再運用與創新，包括知識地圖、專家黃頁、知識社群、結構化在職訓練及問答等。
而若是原先就有既有知識庫的企業，則可以透過以下方式優化並提升知識運用效率：
  1. 評估現有知識庫：全面審視企業內部的知識庫，包括其結構、格式、內容及涵蓋範圍，識別關鍵知識，以及和潛在需要補強的地方。
  2. 導入新一代生成式AI知識管理系統：對現有知識庫與生成式AI知識管理系統進行整合，並利用AI的自然語言處理能力，提升知識檢索的準確性以及效率。
  3. 即時更新與動態適應：建立即時更新機制，確保知識庫中的內容能即時、動態調整，以快速反映業務需求和市場變化。
  4. 加強處理非結構化資料：透過語意分析技術，將非結構化資料轉換為結構化資料，並結合生成式AI技術，利用其自然語言理解和生成能力，自動化處理大量非結構化資訊，將其轉化為可檢索和使用的知識，提高知識庫的全面性和實用性。

生成式AI對知識管理的影響

隨著生成式AI技術的發展，其為知識管理領域帶來了重要的革新。在技術層面上，它讓知識的檢索變得更為彈性；在應用層面上，則讓使用者能更有效且快速地吸收相關知識。
技術面的影響：搜尋檢索更彈性，更容易學習上手
傳統的知識檢索方式主要仰賴關鍵字檢索與預設的分類樹結構，而這樣的檢索方式存在兩個痛點：
  1. 對於使用者來說，較難將問題轉換成複雜的關鍵字組合進行提問，也因此使用門檻較高。
  2. 關鍵字的檢索多是以「關鍵字組合的出現次數」作為搜尋依據，無法反映出問題與參考文本間的語意關係，造成檢索結果可能與用戶期望有所偏差。
將生成式AI導入知識管理領域後，應用其「自然語言對話」的特性，可以有效解決上述兩個痛點：
  1. 生成式AI允許使用者以自然語句直接輸入問題進行提問，用戶無須把問題轉換成複雜的關鍵字組合，降低了使用門檻。
  2. 生成式AI能夠更好地理解問題的語意，使搜尋結果能夠更準確地反映問題的內容，並找到與問題真正相關的參考文本。此外，生成式AI可以生成淺顯易懂的答案，直接解決使用者的問題。
導入及使用上的影響：更有效的知識吸收與消化
傳統的知識管理，在導入及使用上往往停留在「檔案」層級，使用者須透過關鍵字檢索找到最可能的檔案後，自行閱讀數十甚至上百頁的內容，從中找出與問題相關的資訊，再進一步消化以解答問題；而這樣的架構將使得用戶無法「快速且有效」地吸收、消化知識。 引入生成式AI技術後，這一問題則能得到顯著改善。生成式AI將知識管理提升到「答案」層級，利用AI的語意理解及自然語言問答能力，讓使用者可以直接獲取系統所參考的資料庫中相關檔案的段落，並生成白話回答，協助使用者高效達成知識消化及吸收的目標。

企業導入AI Search for KM之優勢

意藍的AI Search for KM即是整合生成式 AI、高速搜尋引擎與 NLP 技術的新一代生成式 AI 知識管理系統，其所具備的功能特色如下：
  1. 支援多種檔案格式：AI Search for KM系統支援各種常見的檔案格式，包含常用的Office、PDF、文字檔等等，滿足企業需求。
  2. 權限控管機制：確保使用者僅能查詢到自己有權限查看的檔案與文件，避免資料洩露，滿足企業管控機敏資訊、劃分部門權限等需求。
  3. 全文檢索：系統不僅能夠檢索檔案的標題和內文，也能查詢作者及其他相關資訊，提供廣泛且彈性的資料檢索範圍，提升使用者找到所需資訊的效率。
  4. 支援對話問答：AI Search for KM支援使用者以對話問答方式與系統互動，並會根據問題和參考資料提供口語化的回答，幫助使用者輕鬆理解和應用所得知識。
  5. 支援地端或雲端服務：企業可以根據自身需求選擇最合適的部署方式，導入雲端或是地端服務，並可根據不同使用情境和文件資料需求切換不同的大型語言模型。
而對於企業而言，導入AI Search for KM具有以下優勢：
  1. 降低人力成本：透過AI Search for KM自動化搜尋和回答的功能，有效減少員工手動處理知識資訊的需求，簡化知識搜尋與管理流程，節省人力成本。
  2. 提升作業效率：因AI Search for KM支援多種格式的檔案管理，使得資訊不再分散，方便員工找到所需資料，並提供即時準確的回答，縮短員工資訊獲取時間。
  3. 增強知識內化與應用：AI Search for KM支援自然語言互動方式，讓員工能以白話文提問，快速獲得所需知識，從而提升消化和應用知識的效率與準確度。
  4. 強化資料安全與隱私：AI Search for KM的權限控管機制，確保只有具備相應權限的人員才能查找和檢視資料，且系統支援地端服務，能有效防範內外資料洩露風險。
  5. 促進知識共享與協作：AI Search for KM可以整合不同來源的資料，讓各部門的員工都能輕鬆提問和搜尋知識，促進團隊合作交流。
推動知識管理對企業的長期發展至關重要，不僅是提升競爭力的核心，更是確保企業持續創新和應對市場變化的基礎。隨著生成式AI技術的引入，知識管理的應用層次也得到了極大提升，透過導入合適的知識管理系統，企業便能更靈活地管理和運用知識資源，從而在競爭激烈的市場中保持領先地位。

常見問題 FAQ

Q1：企業推動知識管理（KM）的第一步該做什麼？

A：首要任務是進行「知識需求分析」，識別對企業營運至關重要的核心知識。 

企業應先盤點現有的知識資源（如：SOP、技術文件、過往專案經驗）並找出知識缺口。接著，結合企業發展目標制定策略，營造鼓勵分享的組織文化，並導入如 AI Search for KM 等技術工具，將散落的大量資料轉化為可隨時檢索、應用的組織資產。

Q2：為什麼傳統的關鍵字搜尋，無法滿足現代企業的知識管理需求？

A：傳統搜尋主要仰賴「關鍵字出現次數」，難以精準理解使用者的真實意圖與語意脈絡。

傳統方式常導致搜尋結果偏差，且使用者須自行閱讀大量檔案才能找到答案。導入生成式 AI 後，搜尋模式轉變為「語意理解」，使用者可以用白話文直接提問，系統能跨檔案自動彙整資訊並給出直接答案，將知識管理從「檔案層級」提升至「答案層級」。

Q3：生成式 AI 如何解決非結構化資料（如 PDF、Office 檔案）難以管理的問題？

A：生成式 AI 透過 NLP 語意分析技術，能自動化處理並理解大量非結構化資訊。

新一代 GenAI 知識管理工作平台 AI Search for KM 支援多種檔案格式，能將原本難以檢索的 PDF、Word 或文字檔內容進行處理。這讓 AI 具備自然語言理解能力，將零散的非結構化資料轉化為可互動、可問答的知識庫，大幅提升知識的實用性。

Q4：企業導入 AI 知識管理系統時，如何確保內部機敏資料的安全？

A：關鍵在於選擇具備「權限控管」與「支援地端部署」的解決方案。

為了防範資料洩露，AI Search for KM 具備嚴謹的權限機制，確保員工僅能查閱其權限內的檔案。此外，對於資安要求極高的企業，AI Search for KM 支援地端（On-premise）部署，讓資料不出機關內部，在享受 AI 輔助效率的同時，保護資料的隱私與安全。

Q5：導入意藍 AI Search for KM 對企業有哪些具體效益？

A：主要效益體現在降低人力成本、提升作業效率與強化經驗傳承。

  1. 節省成本： 自動化問答大幅減少手動查找資料的時間。
  2. 加速決策： 整合不同來源的資料，協助員工即時獲取準確資訊。
  3. 知識內化： 透過對話式互動降低學習門檻，讓新進員工能快速承接過往經驗，避免因人員離職造成的知識斷層。

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精華文章新一代生成式AI知識管理系統 AI Search for KM 使用情境說明(影片)

新一代生成式 AI 知識管理系統
AI Search for KM 使用情境說明(影片)

意藍新一代生成式AI知識管理系統AI Search for KM，高度整合了企業知識管理所必備的搜尋引擎及AI語意分析二大技術，提供獨特的檢索增強生成能力(Retrieval-Augmented Generation，RAG)，結合意藍自行研發出的大語言模型—eLAND GOAT，協助使用者以自然口語文字的方式進行「知識問答」與「知識檢索」，免去冗長的導入流程，有效提升組織工作效率和決策支持能力，活化企業知識的使用，從而增強企業組織的競爭力。在技術特點上，提供組織特式化 (specialized) 的地端模型，系統會在使用者權限範圍內的數據內容中篩選出相關參考資料進行回答，可在數秒內獲得 AI 摘要之可信賴結果，可驗證正確性，符合組織權限與資安控管，合乎企業稽核作業規範，是當前企業導入AI最好的起點。
本次我們便以影片形式來為大家展示AI Search for KM的應用情境，以企業員工參與政府標案為例，進行如名詞解釋、是非問答、情境提問等知識檢索與問答。

點擊了解 AI Search for KM

本期 AI 知識庫亮點

【影片精華】
  1. 應用情境一：名詞解釋
  2. 應用情境二：是非問答
  3. 應用情境三：情境提問

影片精華

AI Search for KM 應用情境一：名詞解釋
AI Search for KM 可供使用者針對「名詞解釋」來進行發問，並根據參考資料來回答特殊專業領域的知識。例如提問「什麼是押標金?」，便能完整回覆押標金的定義與退還的相關規範。
>>詳細名詞解釋問答情境，請見AI Search for KM 使用情境說明0:42
AI Search for KM應用情境二：是非問答

AI Search for KM 也可以「是非問答」之形式來進行提問，例如詢問「押標金是否可以以匯款方式繳納?」，其便能根據參考資料，判斷問題內容是否正確，並提供匯款的相關資訊。

>>>>詳細是非問答應用情境，請見AI Search for KM 使用情境說明1:04
AI Search for KM應用情境三：情境提問

最後，AI Search for KM還能夠針對特定情境進行理解與判斷，並參考資料進行回覆。例如使用者可以提問「什麼情況下會被機關認定是違約呢?」，AI Search for KM便能正確回覆該情境問題，並統整出違約的情形。

此外AI Search for KM 也可以將知識活化理解後，針對情境問題舉一反三輸出合理的答覆，如詢問「那廠商如何可以避免違約呢?」，AI Search for KM便能依此前提，列點提供廠商可以採取的建議措施。

>>詳細情境提問應用情境，請見AI Search for KM 使用情境說明1:28

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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。

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本期 AI 知識庫亮點

AI Search for KM 四大使用情境
  1. 新人自助學習
  2. 員工資訊查找
  3. 合作夥伴交流
  4. 客戶智能問答
AI Search for KM四大問答情境
  1. 是非題問答
  2. 名詞解釋
  3. 情境問題
  4. 知識活化
常見問題 FAQ

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：
  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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──
  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。

常見問題 FAQ

Q1：什麼是 AI Search for KM？它與傳統知識管理系統有什麼不同？

A：AI Search for KM 是整合了生成式 AI、搜尋引擎與 NLP 技術的新一代知識管理工具。

與傳統系統「僅提供文件連結」不同，它能直接讀取非結構化資料，並在 10 秒內針對使用者的提問給出精準的智能化回答。它具備即時更新知識庫的優勢，讓企業資訊不再只是靜態檔案，而是能隨時互動的動態知識。

Q2：新人入職教育訓練，有沒有更快的方式？

A：透過意藍 AI Search for KM，新員工可直接向系統詢問公司規範或產品知識。

新進人員無需再花費大量時間翻閱厚重手冊或反覆詢問資深同事，系統能根據內部上傳的教育訓練文件給出完整回覆，大幅縮短新人熟悉作業程序的時間，實現知識的快速傳承。

Q3：AI Search for KM 可以處理哪些類型的問答情境？

A：系統支援是非題問答、名詞解釋、情境問題判斷以及深度知識活化等多元情境。

無論是確認法規條文、解析專業術語、判斷流程管道，甚至是總結複雜決策考量，系統都能根據參考資料給出具備邏輯的解答。

Q4：AI Search for KM 是如何確保 AI 回答的準確性？

A：系統採用「以企業內部知識庫為依據」的生成機制，並標註參考出處。

AI Search for KM 專注於企業自身建構的數據，當使用者提問時，AI 必須引用該企業所上傳的特定文件來回答。這種「有所本」的回答方式能有效避免 AI 產生幻覺（亂編答案），確保回覆內容的高度可靠。

Q5：導入 AI Search for KM 預期能為企業帶來多少效益？

A：根據大型組織統計，導入後整體作業效率可提升達 40% 以上。

透過 AI 代勞繁雜的資訊查找與整理工作，使用者提問後平均約 10 秒即可獲得解決方案。這不僅減少了回覆問題的人力成本，更讓員工能將精力集中於更高價值、具備創造性的決策任務上。

Q6：AI 給的答案會不會是亂編的？要怎麼確認答案正確？

A：AI Search for KM 具備「出處引用」機制，確保所有回答皆有所本。

AI Search for KM 專注於企業自身建構的知識庫，並整合 RAG 技術。當 AI 回報答案時，會引用內部的參考資料並列出出處以供驗證。這能有效避免生成式 AI 常見的幻覺問題，確保回答乃基於公司實際的數據和文件。

Q7：我們公司有很多機密文件，把資料餵給 AI 會不會洩漏出去？

A：不會，AI Search for KM 提供「地端運算方案」來保障資安。

AI Search for KM 提供地端部署選擇，讓企業員工上傳的知識文件與 AI 運算都在公司內部環境進行。這能避免內部機敏資料流向外部公有雲模型，在提升知識管理效率的同時，完全免除資料外洩的風險。

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<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span>新一代生成式AI知識管理系統 AI Search for KM介紹說明(影片)

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。

點擊了解 AI Search for KM

本期 AI 知識庫亮點

【影片精華】
  1. 企業知識管理常見痛點
  2. AI Search for KM 服務五大特色
  3. AI Search for KM 應用情境
  4. AI Search for KM vs 一般生成式AI
  5. AI Search for KM 服務導入方式

影片精華

企業知識管理常見痛點是什麼？

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：

  1. 學習企業知識庫並進一步內化所產生的人力成本過高

  2. 知識的運用不夠自動化、搜尋不夠智能化

  3. 系統不好上手

  4. 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 服務特色有哪些？

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：

  1. 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

  2. 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

  3. 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

  4. 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

  5. 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 應用情境有哪些？

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 有什麼差異？

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 的服務導入方式？

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

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