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<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">下載報告</span>生成式 AI 產業趨勢報告

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生成式AI產業趨勢報告

從整體生成式AI產業應用趨勢，了解AI智能搜尋解決方案如何落地應用。

報告亮點

Part 1. 生成式 AI 話題趨勢探索
  • 1-1 生成式 AI 話題趨勢
  • 1-2 生成式 AI 的商業機會與挑戰
Part 2. 生成式 AI 的機會與應用場域
  • 2-1 生成式 AI 的應用趨勢
  • 2-2 核心技術—AI大語言模型
  • 2-3 關鍵應用—檢索增強生成(RAG)
Part 3. 以 AI Search 技術打造 AI 知識代理人
  • 3-1 本土生成式 AI 大語言模型—eLAND GOAT
  • 3-2 AI Search for KM 新一代生成式 AI 知識管理
  • 3-3 AI 驅動的多元未來：案例展示

生成式 AI 是基於深度學習，透過擁有大參數量的神經網絡來記憶學習大量的資料，並且在沒有明確標籤或指導之下，自行學習資料的分佈，來生成更多類似的資料。
而隨著近年來 AI 技術的持續創新與突破，百工百業都迎來了前所未有的數位變革。在這個數位轉型的關鍵時刻，AI 的導入與應用已成為各行各業提升競爭力和效率的重要策略。企業在應對市場挑戰與客戶需求時，數位化的布局顯得尤為重要。AI 技術不僅有助於提升運營效率，還能加強決策的準確性與靈活性，為企業的未來發展提供強大支撐。

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<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">下載報告</span>AI 智能搜尋解決方案：智慧政府應用趨勢報告

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AI 智能搜尋解決方案：智慧政府應用趨勢報告

隨著近年來 AI 技術的持續創新與突破，政府及企業都迎來前所未有的數位變革，無論是政府組織還是各行各業，皆面臨數位轉型的重要轉折點，而本報告將為各位說明生成式 AI 於智慧政府之應用趨勢，並以實際公部門單位導入案例展示智慧治理的落地應用。

報告亮點

Part 1. 生成式 AI 於智慧政府之應用趨勢
Part 2. 意藍 AI Search for KM 服務優勢
Part 3. 政府單位導入應用展示
  • 3-1 智慧城市災防應變數據分析
  • 3-2 智慧循證治理與質詢擬答
  • 3-3 智慧政府民意及民眾陳情資訊分析
Part 4. 意藍 AI Search for KM 服務導入方式
Part 5. 如何申請 AI Search for KM 服務體驗

隨著近年來 AI 技術的持續創新與突破，政府及企業都迎來前所未有的數位變革，無論是政府組織還是各行各業，皆面臨數位轉型的重要轉折點。AI 的導入與應用已勢無法擋，公部門在應對科技挑戰與回應民眾需求時，數位化佈局顯得尤為重要。 而智慧政府的核心目標，就是利用先進科技來提升公共服務的效率與品質，並使行政作業更具透明度與精準度 。

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<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span>大語言模型的企業應用策略： 營運效率提升的最佳助手

精華文章大語言模型的企業應用策略： 營運效率提升的最佳助手

大語言模型的企業應用策略：
營運效率提升的最佳助手

大語言模型（Large Language Model，LLM）是生成式AI領域中十分重要的一項技術與應用，它通過大規模文本數據的訓練，學習語言文字中的上下文結構和語意關係，並能生成自然流暢的回應，與使用者的提問做互動。本文將帶您了解大語言模型的原理與特點，探討企業如何有效運用大語言模型、使其在工作場域中發揮價值，並介紹意藍自行研發之大語言模型eLAND GOAT的具體應用。

本期 AI 知識庫亮點

認識大語言模型
  1. 什麼是大語言模型？
  2. 大語言模型的核心特點
大語言模型的商業應用可能性
  1. 企業的大語言模型應用場域
  2. 企業如何善用大語言模型提升營運效率？
  3. 企業導入大語言模型的關鍵要素
意藍於大語言模型中的應用

認識大語言模型

什麼是大語言模型？
大語言模型（Large Language Model，LLM） 是一種基於大量資料訓練而成的深度學習模型，其特色在於模型參數量大、學習訓練資料廣泛，且在模型的訓練過程中，能夠識別及理解大量資料中每個詞句間的上下文關係，以及在語意空間中背後的意義，再根據使用者的提問或指令（Prompt），提供符合邏輯的自然語言回應。大語言模型的運作邏輯就好比文字接龍遊戲──根據使用者所輸入的詞句，模型會基於已學習、訓練過的資料與上下文，來評估哪些字詞最有可能出現在使用者的輸入之後，並生成相對應的文字回應。

 

大語言模型的核心特點？
綜前所述，大型語言模型的核心特點包含以下幾點：
  1. 上下文理解：大型語言模型能更好地理解和處理文意，生成連貫、有邏輯的流暢回應。
  2. 多任務適用：大型語言模型能夠應付多種自然語言處理任務，無需單獨為每種任務設計特定模型，也因此能夠廣泛應用於多種不同場景。
  3. 大數據訓練：大型語言模型通常基於數千萬、甚至數億的文本資料進行訓練，龐大的數據量使得模型掌握了豐富的知識，從而能夠做出更準確的判斷與回覆。
不過也需要注意的是，大語言模型是根據過往數據資料訓練而成的，若遇到訓練資料中缺乏、無法回應的提問、或參考資料本身有所偏誤，可能就會出現AI杜撰、AI幻覺 (Hallucination)等現象，生成出錯誤甚至不存在的回應。

大語言模型的商業應用可能性

企業的大語言模型應用場域
而基於大語言模型具有的核心特點，可以被運用在以下幾個商業場域當中，來協助企業提升營運效率，輔助企業達成不同的目標：
  1. 市場行銷：大語言模型可以生成文案、分析市場趨勢以及顧客偏好，甚至優化廣告投放策略。它可以幫助撰寫社群媒體文章、電子郵件行銷內容，並根據市場數據預測消費者需求。
  2. 內部管理：大語言模型也可以成為內部知識管理的助力，幫助員工快速找到需要的資料，或者自動生成報告、會議記錄。此外，在客戶服務方面，也可以24小時即時回應客戶問題，減少人工客服負擔，並提供可驗證的參考內容出處。
  3. 輔助決策：透過分析企業數據，大語言模型還可以協助管理層做出更準確的市場預測，從而提升整體營運決策的效率和準確性。
 
企業如何善用大語言模型提升營運效率？
那企業究竟又該如何將大語言模型的優勢發揮出來？關鍵在於企業如何對模型下達準確的指令（Prompt）。對大語言模型提問時，語句及用詞要盡可能地具體、包含上下文訊息，才能讓大語言模型提供有效的回應，例如當想了解有關國內知名金融業者新光金控的相關資訊時，應避免簡化問句為「總資產？」，而是「請問新光金在今年第二季結束時的資產總額是多少？」，通過更精確的提問，大語言模型能提供更完整的回應。 除了應避免模糊不清的提問內容，提問的技巧也同樣重要，使用者應逐步引導模型進行推理，如欲詢問「新光金在大陸投資有賺錢嗎？」，可先調整提問為「請問新光金在大陸的投資項目為何？」，根據模型的回應，再進一步提問「投資損益為多少？」；藉由調整指令，讓模型能夠不斷學習並一次性回答多個相關問題，從而提升營運效率。

 

企業導入大語言模型的關鍵要素​
隨著大語言模型的發展愈發成熟，企業導入大語言模型已是時下趨勢。而企業在導入大語言模型時則需考量多個關鍵要素：
  1. 數據隱私與資安控管：對於許多企業來說，使用大語言模型等相關服務時，除了須確保符合相關法律規範外，還需要對數據採取必要的保護，避免數據外洩或資安方面的風險。
  2. 模型與系統的相容性：在導入大語言模型時，需注意模型本身與企業現有系統的相容性，這涉及了技術、成本等多方面的考量，若企業缺乏相關經驗，便會使導入時的成本與難度增加。
  3. 企業基礎部署條件：不同企業在選擇大語言模型時，需根據自身具備的基礎條件，選擇雲端、地端或是混合部署。另外也須有足夠的計算資源與維運人力，確保模型運行並在必要時針對模型進行微調(fine-tune)。

意藍於大語言模型的應用

意藍深知大語言模型對企業營運的重要性與無限可能性，然而因目前主流的大語言模型多是使用英文語料進行訓練，中文語料的佔比相對較低，大部分資料又都是以簡體中文為主，與繁體、台灣所慣用的用字遣詞有一定差距。意藍挑選出台灣常用的語料，在兼顧適法性及合理使用的條件下，整理出AI的學習材料，開發出台灣本土的大語言模型eLAND GOAT，目標讓大語言模型可以更加在地化，並兼顧效能及成本之考量，符合企業特定目的用途。

而意藍在發展出的台灣本土在地化大語言模型eLAND GOAT後，也將其運用在企業知識管理領域中，推出新一代生成式AI知識管理系統－AI Search for KM，不僅提供使用者可以以自然語言的形式進行問答，還結合檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術，能夠有效地找出精準且相關的內容，藉此提高大語言模型在生成內容的準確性和可靠性，並能夠在每次回應時附上參考內容出處以供驗證，有效避免AI幻覺的可能性。

除此之外，AI Search for KM還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，並且可選擇在雲端、地端或混合部署大語言模型，免除機敏資訊外洩的疑慮的同時，也能快速的從大量的檔案文件中找出所需內容，大幅縮減企業在知識內化的時間成本與負擔，使其能夠更有效地管理和運用知識資源、提升營運效率。

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<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span> 生成式AI的商業機會與挑戰：意藍資訊在 AI 技術上的應用

精華文章 生成式AI的商業機會與挑戰：意藍資訊在 AI 技術上的應用

生成式AI的商業機會與挑戰：
意藍資訊在 AI 技術上的應用

生成式AI是一種人工智慧技術，主要特點是能夠生成新的內容，例如文字、圖像或音訊，來解決問題。而意藍資訊除了有自行研發的大語言模型eLAND GOAT外，也推出了許多的AI智能數據解決方案。

本期 AI 知識庫亮點

認識生成式AI
生成式AI的應用場域與未來發展
意藍資訊的AI服務應用

認識生成式AI

生成式AI的原理是什麼？
生成式AI是 基於深度學習，透過擁有大參數量的神經網絡來記憶學習大量的資料，並且在沒有明確標籤或指導之下，自行學習資料的分佈，來生成更多類似的資料。工作邏輯就好比文字接龍遊戲，使用者在輸入詞句後，生成式AI便會根據過往學習時曾看過的訓練資料，來評估該詞句接下來在高機率的情況下會產生的字詞為何，並進行相對應的文字生成。

目前的生成式AI通常會配合兩種建立模型的技術，第一個是預訓練 (pre-train)，也就是先在沒有特定任務目標的情況下先進行模型的訓練，之後再將該訓練好的模型投入到實際應用中。打一個比方，就像預先訓練AI的基本語文能力，之後在克漏字測驗、改錯、造句、摘要、閱讀理解等任務上都會用到這些能力；另一個是大模型 (large model)，包括不斷推升神經網路模型的參數量規模，以及給予更多的訓練資料，都是希望讓生成式AI的能力及適用狀況可以更加地擴大。

生成式AI的應用場域與未來發展

生成式AI的應用實例
生成式AI可以在文書生成、摘要、提供方法推論、回答知識題等方面提供協助，並且也能在行銷、廣告、政治社會等領域，甚至是學術研究、政府單位當中扮演探索或發想性質的角色。不過需要注意的是，若是要針對如計算題這種有標準答案的內容時，生成式AI有時可能無法完全正確的回應，這時就會需要仰賴使用者再多留意與求證。
生成式AI的挑戰與未來趨勢
2023年劍橋字典選出的年度代表字：Hallucination (幻想)，其便反應了人工智慧的可信賴性會是一大挑戰，尤其生成式AI有杜撰、編造消息來源的不可控性。因為生成式AI的能力一大部分是仰賴過往曾經看過的訓練資料再經過類似機率選擇的過程來生成內容，因此存在不確定性，以及拼湊內容、無中生有的可能。另外，生成式AI還有資安風險的隱憂，例如提供的資訊被模型業者拿去做為訓練模型之用，而近來也有許多例子都能證實，即使在訓練模型時設了重重關卡，訓練出來的模型還是可能會在無意之間把公司內的機敏資料洩漏出去。

而要克服這些問題，首先我們要能讓AI產出的答案變成是載明參考資料出處且可驗證的。在未來，生成式AI模型一定會不斷推陳出新，成為繼30年前圖形化界面 (Graphical User Interface) 之後，最大的一個人機界面革命，可以理解使用者的口語表達並完成各項任務的自然介面 (Natural User Interface)。目前已有利用生成式AI的自動化框架，能夠將一個任務的所有工作流程進行拆解的案例，使得生成式AI可以去完成每一個環節相應的步驟，成為生成式AI發展的趨勢方向。

意藍資訊的AI服務應用

意藍大語言模型eLAND GOAT 與 OpenAI的差異
而為了解決生成式AI在應用上的幻想杜撰、資安等問題，以及台灣本土大語言模型缺乏繁體 (正體) 中文語料等情況，意藍資訊也在AI領域持續追求成長與卓越。相較於OpenAI的GPT模型，由意藍所自行研發出的大語言模型eLAND GOAT，即是以大量台灣社群網站、網路媒體的繁體中文語料進行訓練，具備了更好的繁體中文理解、生成能力，在使用上能夠提供更為在地化的體驗。此外，相較於OpenAI僅提供放在公有雲上的模型，eLAND GOAT能夠提供企業小型化、特式化 (specialized) 的地端模型，可以運行在企業內部環境中，依循企業組織的權限設定，滿足企業對於資安上的需求。
意藍AI智能數據解決方案

除了大語言模型eLAND GOAT，意藍資訊也致力於發展各式AI智能數據解決方案，來滿足客戶在不同場域的各種需求，如：

  1. 輿情GPT

    結合全台最大的社群口碑資料庫OpView，讓使用者能夠在輸入簡單的關鍵詞後，快速找出最相關的資料，並藉由生成式AI來生成口語化、條列重點的輿情精華摘要，解決過去在解讀社群輿情時，需要人工對話題逐篇檢視、理解的時間。

  2. AI Search for EC 新一代智能貼標與搜尋推薦系統

    以AI語意分析技術，自動解析商品中所帶有的各式資訊文本，生成能代表商品的重點標籤，再綜合評估聲量、搜量、銷量等多元指標，能有效解決電商品牌在商品曝光、推薦、搜尋引擎優化上的各項痛點，讓消費者可以更精準的找所需的商品。

  3. AI Search for KM 新一代生成式AI知識管理系統

    整合了生成式AI、搜尋引擎，和NLP（自然語言處理）技術，讓企業員工只要上傳知識文件後，就可以輕鬆地檢索和提問，且AI Search for KM專注於企業自身所建構的知識庫，確保回答乃基於實際數據和企業內部知識，並提供地端運算方案，避免內部資料外洩風險。

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<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span>本土生成式AI大語言模型的發展與優勢：意藍輿情GPT的技術與應用

精華文章本土生成式AI大語言模型的發展與優勢：意藍輿情GPT的技術與應用

本土生成式AI大語言模型的發展與優勢：
意藍輿情GPT的技術與應用

大語言模型的優勢在於使用了先進的自然語言處理技術，由大參數量的深度學習架構，加上大規模的學習語料，來達到自行理解詞句間關係的能力，進而依照提示來生成各種內容，可以廣泛應用在多種場景，例如理解文章、生成摘要、依提示寫作及問答等。而由於目前繁體 (正體) 中文語料相對較少的緣故，台灣各界都開始投入蒐集與標註繁體中文語料，並以建置本土大語言模型為目標。

本期 AI 知識庫亮點

生成式AI大語言模型的核心特點
本土生成式AI大語言模型的可能性
意藍資訊的生成式AI應用內容

AI大語言模型的核心特點

什麼是大語言模型？
大語言模型 (Large Language Model，LLM) 是一種基於大量資料訓練而成的深度學習模型，其特色在於模型參數量大、學習訓練資料量大。而模型的核心特點在於訓練過程中，可以自行學習、理解大量資料中每個詞句間的關係與背後的意義，成為基礎的預訓練 (pre-train) 模型，隨後再依照不同的任務類別進行微調 (fine-tune)，例如成為可以根據指令來提供符合邏輯的自然語言回應。 大語言模型的工作邏輯就好比文字接龍遊戲、或是猜測下一字詞的智慧型輸入法，使用者在輸入詞句後，大語言模型便會根據過學習、訓練的資料，來評估詞句背後高機率會產生的字詞為何，並進行相對應的文字生成。
大語言模型的優勢為何？

大型語言模型的優勢在於使用更先進的NLP (Natural Language Processing)，也就是自然語言處理技術。相較於傳統的自然語言處理技術，大型語言模型的優勢包含：

（1）上下文理解：不是只針對字詞本身來解釋，而是透過分析上下文來更好地理解和處理文意，可以解決單一字詞依上下情境會有不同解釋的問題，所生成的回應也會更有連貫性且有邏輯。

（2）多任務適用：經過預訓練的大語言模型，就像有了基本語文能力的AI，對處理各種自然語言處理的任務都會大有幫助，例如有了基本語文能力，則學測中的克漏字測驗、改錯、造句、摘要、閱讀理解等分數都會上升，不需要單獨為每種任務來設計特定的模型，讓模型的應用更多元、廣泛。

（3）大規模資料訓練：透過數十億字符 (token)、甚至到上兆等級 (tera-) 的語料進行大規模的學習，讓模型能夠掌握更豐富的知識，從書籍、百科、論文、資料庫、網頁內容、社群貼文等，進而做出更好的理解與回覆。

本土生成式AI大語言模型的可能性

台灣大語言模型的發展

由於目前主流的大語言模型，如OpenAI的GPT系列，或是Meta的LLaMa系列，在訓練時所使用的語料都以英文為大宗，而中文語料佔比都非常低，其中大部分資料又為簡體中文，和繁體、台灣地區所慣用之用字遣詞有一定差距，因此台灣的產、官、學界也都持續致力於台灣本土大語言模型的發展，如國科會的TAIDE模型、台智雲公司的FFM（Formosa Foundation Model）、聯發科公司下聯發創新基地的breeze模型，以及作為國內自然語言處理的先導廠商 – 意藍資訊所發展之eLAND GOAT模型，目標均是讓大型語言模型能夠更加在地化。

意藍資訊在生成式AI大語言模型的發展

大語言模型的訓練是依靠大量高品質的數據資料來執行，因此意藍挑選出台灣常用的語料，在兼顧適法性及合理使用下，整理出AI的學習材料。除此之外，意藍也發展了自己的自然語言處理演算法與模型，且經過第三方機構的驗證，語意判斷的準確度高達九成。此外，在相關性檢索、情緒判別、與AI對話等競賽中都名列前茅。故在台灣大語言模型的發展中，意藍資訊具備生成式AI領域中最核心的資料、演算法與應用，擁有如輿情分析、數位人群分析、電商搜尋推薦引擎、知識檢索與問答等不同的商業應用方向。

意藍資訊的AI應用內容

輿情GPT的特色與優勢
在研發大語言模型上，由於意藍資訊擁有全台最大、最完整的OpView社群口碑資料庫，再結合意藍訓練研發的自然語言處理技術DeepNLP，成功打造出領先全台的「輿情GPT」服務，讓輿情GPT在面對巨量的語料能夠更有效地處理並加以運用。只需要在輿情GPT中輸入簡單的關鍵詞，便可以在最短時間找出相關的資料，並藉由大型語言模型來生成口語化、條列重點的輿情精華摘要，解決過去在解讀輿情話題時，需要逐篇話題一一進行檢視、理解的大量時間。除此之外，輿情GPT強大的質化分析能力，能讓企業即時掌握突發公關事件的輿情走向，或精準抓住行銷上的流行爆紅元素。
生成式AI技術未來展望
隨著大型語言模型的能力越來越強，大眾對於資訊安全和資料保密議題的重視也日漸增加。企業在大語言模型應用上，常會受限於服務供應商多為公有雲的緣故，不放心將企業重要資訊上傳外露，使得無法讓模型在具備企業內部知識的情況下，提供更精確的產出結果。因此，意藍資訊持續發展企業專屬的地端 (on-premise) 模型，提供企業小型化、客製化的模型選項，並且不斷的探索大型語言模型的應用場景，嘗試、解決企業遇到的商業問題。
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