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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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下載報告AI 智能搜尋解決方案：智慧政府應用趨勢報告

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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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

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
企業如何善用大語言模型提升營運效率？
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：

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。
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。
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：

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。
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。
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：

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。
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。
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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新一代生成式AI知識管理系統

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Part 2. 生成式 AI 的機會與應用場域

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Part 3. 政府單位導入應用展示

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

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大語言模型的商業應用可能性

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什麼是大語言模型？

大語言模型的核心特點？

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

企業如何善用大語言模型提升營運效率？

企業導入大語言模型的關鍵要素​

意藍於大語言模型的應用

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大語言模型的企業應用策略：
營運效率提升的最佳助手

企業導入大語言模型的關鍵要素