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<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">2025/03/27</span></br>AI AGENT 新時代！驅動組織數位轉型與高效管理

2025/03/27
AI AGENT 新時代！驅動組織數位轉型與高效管理

3 堂課帶你掌握 AI 數據治理打造數位韌性
在瞬息萬變的數位時代，如何運用 AI 提升決策效能、強化風險管理，並推動組織創新，已成為各組織企業的關鍵課題。
無論是透過大數據分析優化公共服務，或藉由生成式 AI 提升組織作業效率，人工智慧技術正以驚人的速度顛覆傳統模式。
意藍資訊(6925)持續在 AI 領域耕耘，作為首屈一指的智能數據代表廠商，將帶領您探索及掌握 AI 賦能帶來的無限潛力。這場活動不僅將為您剖析最新技術應用，還將揭示如何提升組織效能與創新能力。

非常感謝共襄盛舉的貴賓們！

⁕ 與會者回饋 ⁕

專案經理

學習到許多 AI 應用及解決方案，
受益良多！

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產品經理

透過個案解析更了解意藍的產品，
也更了解 AI 產業！

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數據分析師

對於 AI 的應用有更深一層的認識，
Demo 區內容也很豐富！

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⁕ 精彩亮點節錄 ⁕

洞察報告》生成式AI年度趨勢：智慧應用賦能企業未來

洞察報告》
生成式AI年度趨勢：
智慧應用賦能企業未來

意藍資訊團隊摘錄活動議程中的「Gen AI未來視野：年度技術趨勢與革命性應用」，剖析生成式 AI 工具及技術發展趨勢外，展示意藍如何透過 AI 加值輿情觀測，協助企業快速掌握市場動態；另外也呈現如何透過多來源資料訓練，打造企業、組織專屬 AI 模型，成為企業決策的智慧推手。

Part 1 生成式AI工具與技術趨勢剖析

Part 2 生成式AI應用

Part 1 生成式AI工具與技術趨勢剖析

Part 2 生成式AI應用

AI知識庫》從RAG到eLAND Active RAGᵀᴹ：開創知識管理新篇章

AI知識庫》
從RAG到eLAND Active RAGᵀᴹ：
開創知識管理新篇章

在「Gen AI 未來視野：年度技術趨勢與革命性應用」議程中，我們分享了隨著人工智慧技術不斷創新突破，開源 AI 崛起，AI 技術開放及模型樣態多元讓進入門檻降低，各式生成式 AI 百花齊放。針對此趨勢變化，意藍資訊結合檢索、生成技術的自然語言處理模型技術，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。

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

eLAND Active RAGᵀᴹ 在知識管理中的應用實例

⁕ 精彩議程 ⁕

意藍資訊將持續推出不同主題的研討會，深入淺出展示智能數據在商業當中的應用，能夠如何賦能合作夥伴。

錯過了本場沒關係，歡迎訂閱OpView電子報！

除了可以收到社群趨勢概覽週報，每雙週我們也會提供產業洞察報告，帶您從社群數據了解各品牌、議題，

更能夠在第一時間接收到我們的活動訊息，搶先預訂限量席次！

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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

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
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。
準備微調數據
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。
調整模型參數
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。
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。

想進一步了解更多意藍AI技術嗎？

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。

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

<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">2024/12</span>意藍AI Search智能搜尋解決方案獲113年人工智慧技術服務機構能量登錄認證

2024/12意藍AI Search智能搜尋解決方案獲113年人工智慧技術服務機構能量登錄認證

意藍資訊（股票代號：6925）日前取得數位發展部數位產業署113年人工智慧技術服務機構能量登錄認證，展現在AI技術應用領域的卓越能力。此次通過認證的服務包含AI Search for KM新一代生成式AI知識管理系統，以及AI Search for EC智能貼標與商品推薦系統；將生成式AI與公司搜尋、語意分析、資料處理等核心技術做結合，針對產業痛點打造可實際落地之解決方案。

AI Search智能搜尋系列服務乃意藍針對不同產業需求提所提供之智能搜尋解決方案，本次AI Search for EC、AI Search for KM更是分別取得「產品服務智慧推薦搜索」、「人工智慧離線API程式庫開發」、「虛擬助理」等多項認證，象徵著意藍人工智慧核心技術能力與⾏業應⽤能⼒的肯定。

AI Search for KM整合了高速搜尋、自然語言處理與生成式AI技術，替組織專屬的知識庫打造如同ChatGPT般的知識問答能力，不僅促進知識流通、提升組織作業效率，更提供地端專屬模型與雲端服務兩種導入方式，符合權限要求與資安/稽核規範；而AI Search for EC則是意藍專為電子商務打造的智能搜尋與推薦系統，憑藉自主研發的AI語意分析模型與搜尋引擎技術，自動提取商品特徵詞以生成商品標籤，亦能分析商品外部搜尋量、網路聲量及銷量等多項指標，精準推薦符合顧客需求的商品，全面提升消費者體驗與商家營運效益。

展望未來，意藍將持續深耕於AI應用領域，推廣生成式AI技術在百工百業的應用，致力成為智能轉型的領航者，協助企業與組織實現智能升級，共同應對未來科技革新的挑戰。

AI Search for KM
新一代生成式AI知識管理系統

AI Search for KM 乃意藍資訊整合生成式 AI、高速搜尋引擎、獨家 NLP 技術，並擁有領先業界的知識管理經驗，為組織單位實現更卓越且智能的知識搜尋與問答服務。

AI Search for EC
新一代智能貼標與搜尋推薦系統

AI Search for EC 是專為電子商務打造的 AI 搜尋引擎。協助企業品牌連結消費者與商品的橋樑，打造更好的商品搜尋與推薦體驗，讓消費者更快找到需要的商品。

<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">2024/11</span>意藍資訊獲邀參加「2024全國資訊主管聯席會」展示生成式AI於智慧政府之應用趨勢

2024/11意藍資訊獲邀參加「2024全國資訊主管聯席會」展示生成式AI於智慧政府之應用趨勢

意藍資訊（股票代號：6925）受邀參與數位發展部主辦之「2024全國資訊主管聯席會」活動，此次活動主要為促進政府機關間、資訊服務業者資訊技術與經驗之交流，協力提升政府治理效能與服務品質。

意藍資訊作為國內首屈一指的 AI 智能數據代表廠商，致力於將生成式 AI 技術融入單位組織解決方案中。新一代生成式AI知識管理系統 – AI Search for KM 透過生成式 AI 的能力，讓政府單位或是組織可以口語化問答的方式高效查詢內部資料，並且支援多格式檔案搜尋及權限控管，無論是地端或雲端部署都能靈活應用，有效避免機敏資料外洩並提升知識管理效率。另一方面，OpView社群口碑資料庫則專注於輿情資料的快速彙整與分析，協助即時掌握社群輿情脈動，為策略規劃提供精準的數據支持。

而在本次展會中，意藍資訊總經理楊立偉則以「生成式AI知識管理及AI輿情應變顧問」為主題，向與會嘉賓介紹意藍如何運用AI技術來進行知識管理與輿情觀測，同時也分享協助公部門完成循證決策、以數據驅動政策應用的實績案例。

誠摯感謝政府機關貴賓參與此次「2024全國資訊主管聯席會」，並與意藍共同交流 AI 技術與實際應用。未來，意藍資訊將持續深耕 AI 技術的研究與應用，致力於為政府組織單位提供全方位的數位解決方案及提升治理效能。

AI Search for KM
新一代生成式AI知識管理系統

AI Search for KM 即新一代生成式 AI 知識管理系統，意藍資訊整合生成式 AI、高速搜尋引擎、獨家 NLP 技術，並擁有領先業界的知識管理經驗，為組織單位實現更卓越且智能的知識搜尋與問答服務。

OpView 社群口碑資料庫

OpView 是台灣首屈一指的 AI 網路聲量觀測服務，以先進的語意分析技術和雲端架構，協助組織單位透過平台輕鬆追蹤、分析輿情，並深入洞察社群關鍵情報，掌握至勝先機。

OpView –
AI 輿情應變顧問

意藍資訊結合 DeepNLP 與大型語言模型，透過簡單的口語問答，由 AI 梳理大量文本並生成議題摘要內容，輕鬆且快速獲得事件多面向輪廓，協助組織單位即時掌握輿情變化，大幅提升作業效率。

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。

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

<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">2024/11</span>意藍資訊獲邀於 2024 Meet Taipei+ 創新未來館趨勢短講分享最新 AI 轉型應用！

2024/11意藍資訊獲邀於 2024 Meet Taipei+ 創新未來館趨勢短講分享最新 AI 轉型應用！

在 AI 浪潮下，大部分企業迫切地尋求數位化、智能化轉型，可以說是「百工百業用 AI」，各產業皆面臨全新的機遇以及挑戰。而企業的核心競爭力–知識流，其存儲、搜索與活用更成為資訊轉型的關鍵一環，為達成企業永續，知識管理是為不可或缺的一部分。

在 2024 Meet Taipei+ 創新未來館趨勢短講活動上，意藍資訊產品經理吳于艷，分享了企業知識管理的重要性及其實際應用案例，吸引眾多產業先進參與。我們展示了意藍的生成式 AI 知識管理系統「AI Search for KM」，該系統結合生成式 AI、搜尋引擎與 NLP 技術，專為企業設計，具備企業權限控管、資料安全與高效能等特性，能夠有效提升作業效率達 40% 以上。

同時我們深入介紹了 AI Search for KM 在國家災害防救單位、大型金控企業及建廠設備業者等領域的實際導入案例，並展示了系統如何幫助這些企業快速搜尋並管理內外部資料，進一步提升決策效率。例如，透過「知識問答」功能，組織人員僅需輸入簡單的口語化問題，即可獲得精準且即時的知識內容，減少繁瑣的搜尋過程。同時，靈活的權限設定與資料來源整合功能，也讓不同部門及層級的使用者能快速找到專屬資訊，極大提高了跨部門協作效率。

展望未來，意藍資訊將持續深耕 AI 技術的研究與應用，致力於為企業提供全方位的數位解決方案。我們期待透過這些創新工具，幫助更多企業實現數位化、智能化轉型，加速產業升級，並為各行各業帶來更智慧、更高效的工作模式。

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。

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下載報告生成式 AI 產業趨勢報告

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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知識管理

⁕ 與會者回饋 ⁕

專案經理

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產品經理

產品經理

數據分析師

數據分析師

⁕ 精彩亮點節錄 ⁕

洞察報告》生成式AI年度趨勢：智慧應用賦能企業未來

洞察報告》生成式AI年度趨勢：智慧應用賦能企業未來

AI知識庫》從RAG到eLAND Active RAGᵀᴹ：開創知識管理新篇章

AI知識庫》從RAG到eLAND Active RAGᵀᴹ：開創知識管理新篇章

⁕ 精彩議程 ⁕

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

AI Search for KM新一代生成式AI知識管理系統

AI Search for EC 新一代智能貼標與搜尋推薦系統

AI Search for KM新一代生成式AI知識管理系統

OpView 社群口碑資料庫

OpView –AI 輿情應變顧問

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

政府單位的知識管理需求

提升資料透明度的同時，兼顧公眾隱私與敏感資料保護

長時間保存文件和數據，滿足稽核和法律合規需求

業務範疇廣泛，資料量龐大且多樣性高

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

支援多種常用檔案格式

具備檔案權限劃分機制

提供彈性的部署方式

支援語意全文檢索

支援易於使用的對話問答

導入生成式AI知識管理系統的長遠影響

意藍助力災防中心以AI Search For KM實現即時災情掌握與應對

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」

洞察報告》
生成式AI年度趨勢：
智慧應用賦能企業未來

AI知識庫》
從RAG到eLAND Active RAGᵀᴹ：
開創知識管理新篇章

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

AI Search for KM
新一代生成式AI知識管理系統

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新一代智能貼標與搜尋推薦系統

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意藍助力災防中心
以AI Search For KM實現即時災情掌握與應對