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AI Search 電子報 | vol.02 導入不是目的，企業該如何部署大語言模型？

AI Search 電子報｜AI 企業應用焦點

AI Search 電子報：洞悉台灣企業 AI 落地真實力

在 AI 浪潮席捲全球的今日，資訊焦慮已成為企業共同的課題。國外最新的模型、最炫的應用，雖令人目不暇給，卻往往與台灣企業的日常營運有著一段不小的距離。我們真正需要的，不只是追逐國際 AI 快訊，而是在地實踐的洞見與智慧。

意藍資訊身為台灣第一家 AI 智能數據上櫃公司，站在產業第一線，深刻理解台灣企業導入 AI 時所面臨的真實挑戰，包括了各種產業應用，例如金融、製造、零售、服務、連鎖、乃至政府及公部門等，提出如何導入生成式 AI，真正滿足企業需求、解決企業問題、符合企業效益的解方。

這份《AI Search 電子報》因此而生。意藍資訊將以 AI 及數據的專業視角，分享生成式 AI 在台灣各行各業的導入故事，透過務實的策略與案例，旨在協助您找到最適合自身企業的 AI 路徑。誠摯邀請您，與意藍資訊一同探索 AI 在台灣企業的各種應用及可能。

意藍資訊總經理楊立偉博士

Vol.02 本期 AI 企業應用焦點報亮點

知識快遞 – AI 趨勢應用：企業導入大語言模型，該從任務、流程還是模型本身開始？
知識快遞 – AI 導入案例：政府單位想提升行政效率？AI 可以這樣發揮效用

企業導入大語言模型，該從任務、流程還是模型本身開始？

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。

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 GenAI 知識管理工作平台－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。

政府單位想提升行政效率？AI 可以這樣發揮效用

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。

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 GenAI 知識管理工作平台

針對以上政府單位對於知識管理的需求，意藍的新一代 GenAI 知識管理工作平台便是理想的解方，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。

AI Search 電子報 | AI 企業應用焦點

AI Search 電子報｜AI 企業應用焦點

AI Search 電子報：洞悉台灣企業 AI 落地真實力

在 AI 浪潮席捲全球的今日，資訊焦慮已成為企業共同的課題。國外最新的模型、最炫的應用，雖令人目不暇給，卻往往與台灣企業的日常營運有著一段不小的距離。我們真正需要的，不只是追逐國際 AI 快訊，而是在地實踐的洞見與智慧。

意藍資訊身為台灣第一家 AI 智能數據上櫃公司，站在產業第一線，深刻理解台灣企業導入 AI 時所面臨的真實挑戰，包括了各種產業應用，例如金融、製造、零售、服務、連鎖、乃至政府及公部門等，提出如何導入生成式 AI，真正滿足企業需求、解決企業問題、符合企業效益的解方。

這份《AI Search 電子報》因此而生。意藍資訊將以 AI 及數據的專業視角，分享生成式 AI 在台灣各行各業的導入故事，透過務實的策略與案例，旨在協助您找到最適合自身企業的 AI 路徑。誠摯邀請您，與意藍資訊一同探索 AI 在台灣企業的各種應用及可能。

意藍資訊總經理楊立偉博士

Vol.01 本期 AI 企業應用焦點報亮點

知識快遞 – AI 趨勢應用：生成式 AI 不再只是工具，企業該如何有效整合與導入？
知識快遞 – AI 導入案例：從文件堆中找答案太慢？AI 如何幫第一線即時掌握災情？

生成式 AI 不再只是工具，企業該如何有效整合與導入？

本篇報告摘錄意藍《Gen AI 未來視野：年度技術趨勢與革命性應用》研討會精華，剖析生成式 AI 工具及技術發展趨勢外，展示如何透過 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。

1-1年度 AI 發展趨勢

生成式 AI 應用發展多元「理解」將成未來發展重點

隨著開源式 AI 生態系崛起，大語言模型將更容易被存取、應用，而過去由科技巨頭全面主導的 AI 技術將出現發展上的分化，各企業自研模型如雨後春筍誕生，帶動整體領域成長，模型百花齊放。目前市場上湧現多種生成、多模態及推理相關的生成式 AI 工具，包括圖片、影片和文字等多種形式的資訊處理，以不同特色獨霸一方，豐富的選擇進一步推動了生成式 AI 技術的應用，讓企業能根據需求找到最適合之工具，為各產業帶來新的可能性。

▲ 市面上常見生成式 AI 工具

如 Google 的 Gemini 可同時理解並處理文字以及影像等不同類型的資料；Copilot 則可整合 Bing 與微軟的服務；而深度求索的 DeepSeek 因爲開源架構，使得第三方開發更有優勢。

現今的開源式 AI 呈現出三大趨勢，可見得 AI 正快速從實驗室走入日常應用場域。「技術開放」使智慧轉型的技術及經費門檻大幅下降，提升企業和開發者的導入意願，甚至可預期在接下來的1至2年內，各單位都將導入生成式 AI；此外，近年 AI 服務供應商的「普及化」，則讓企業組織能夠選擇與當地服務商合作，獲得更貼近成本效益、資訊安全等需求的解決方案。而隨著技術持續演變，開源模型也呈現「樣態多元」的趨勢，收到使用者提問後，模型會自主收集內外部資料庫，不斷進行內部詰問處理，生成更符合使用者預期的結果，以期更順暢地被應用在各類 AI 工具當中。

1-2 生成式 AI 工具背景技術趨勢

特式化 AI 模型成主流需求高品質原料及資料合成技術是關鍵

接著從實際導入需求觀察，企業組織大多期待有屬於自己的特式化 AI 模型，以取得根據自身產業、品牌、甚至是部門所量身打造的 AI 生成結果。以美妝產業為例，產品的成分、功效、用語往往具有高度產業特性，然而市面上開源模型的調整彈性有限，在這樣的需求期待下，專屬特式化的模型蓬勃發展，為破解既定印象中需要使用大量資料、耗時費力才能訓練出的 AI 模型，意藍以《OpView 社群口碑資料庫》為基礎，透過大量、高品質、且即時的在地「資料原料」及「資料合成技術」，協助快銷品、各行各業、政府部門等單位高效建立專屬模型。

除了特式化能力，AI 模型學習的即時性也備受重視。既有生成式AI遇到來不及學習的新知時易出現幻想情況，而意藍結合搜尋引擎與大語言模型，推出主動式檢索增強生成技術（eLAND Active RAGᵀᴹ），能結合內部資訊和即時性高達15分鐘內的外部資料，進行多回合檢索及生成，以更符合企業即時性需求。

▲ Active RAGᵀᴹ 運作模式

2-1 OpView X AI：AI 助手打造高效工作流

生成式 AI 賦能 OpView 協助統整海量資料與提供策略建議

觀察生成式 AI 與 RAG 技術實際在企業中的落地應用，在資訊量過載的時代下，AI 也是幫助資訊精煉、加速作業的關鍵。

如果要針對自身企業、品牌進行網路討論狀況監測，人工逐一篩選及總結不僅耗時，還容易因為過量閱讀陷入資訊疲勞，影響分析中立性。而 OpView 的AI 輿情應變顧問、文章探索助理，則能協助企業品牌快速掌握輿情風向。

▲ OpView AI服務

以想快速了解「新光三越氣爆事件」相關新聞為例，便可以使用 AI 輿情應變顧問功能，以日常對話形式進行提問，便能獲得最即時的在地新聞資訊統整，省去人工查找、彙整的時間。甚至能進一步提問不同層面的問題，例如該事件對企業營運、股市、地區經濟、競爭對手與長遠經濟的影響。

另一方面，社群、討論區等其他來源也是企業及品牌在意的輿情觀測重點，然而大量而零碎的討論歸納起來費力耗時。

透過 eLAND Active RAGᵀᴹ 檢索增強生成技術，能更深度地應用相關內容。如文章探索助理能在使用者所設定的主題範圍中，快速拆解使用者問題並檢視參考資料，接著針對搜索出的資料進行彙整與分析、統計議題討論量，最終提供資訊統整與策略建議。

以「台積電赴美設廠」話題為例，一個月間便累積了超過5萬筆討論，透過對文章探索助理提問，便能從海量資料中以列點式生成重點，迅速了解設廠新聞對台灣整體經濟與股市的影響。

對於需要經常性蒐集、彙整、分析網路情報的專業人員，OpView 的 AI 自動化報表更是得力助手，除了將多種視覺化圖表以報告形式呈現，亦能整理網友討論摘要，並基於報告目的生成分析內容，提供如公關、行銷等不同切角的觀點。

▲ AI 自動化報表快速整合網路情報，提供 AI 分析建議

2-2 AI Model：企業/組織專屬 AI 模型

提煉客戶專屬 AI 特式化模型有效提升組織內部資訊流轉效率

在應用場域中，企業組織遇到的問題往往十分複雜，此時 AI Model 整合服務便是以特式化 AI 模型提供專屬解決方案。透過標記企業關注、儲存的數據資料，意藍以自行研發的大語言模型 eLAND GOAT 為基礎，為客戶針對特定領域進行模型訓練，產生專屬客戶的 AI 模型，最終結合包括 OpView 或企業內部系統提供特式化服務。

以政府部門為例，涉及市政議題的話題眾多，並且單一事件經常需協調跨局處處理，易遇到資訊分散、局處分類困難、缺乏結構化處理等問題。AI Model 市政專屬模型不同於以往關鍵字搜索的查詢方式，能夠自動爬取市政新聞，進行分配判斷並推送給相關對象，且判斷準確率高達94%，有效降低人力成本、提升市府內部資訊流轉效率。

▲ AI Model 特式化模型服務流程

小結

整體而言，從開源式 AI 趨勢可觀察出智能轉型已刻不容緩，而意藍整合搜尋引擎、語意分析與生成式AI等尖端軟體技術，可協助企業快速整合外部市場情報與內部專屬知識，並可透過特式化 AI 模型的訓練與導入，提供客戶更多元的 AI 解決方案。

從文件堆中找答案太慢？AI 如何幫第一線即時掌握災情？

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。

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 GenAI 知識管理工作平台「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。

AI Search 電子報 | AI 企業應用焦點

AI Search 電子報｜AI 企業應用焦點

AI Search 電子報：洞悉台灣企業 AI 落地真實力

在 AI 浪潮席捲全球的今日，資訊焦慮已成為企業共同的課題。國外最新的模型、最炫的應用，雖令人目不暇給，卻往往與台灣企業的日常營運有著一段不小的距離。我們真正需要的，不只是追逐國際 AI 快訊，而是在地實踐的洞見與智慧。

意藍資訊身為台灣第一家 AI 智能數據上櫃公司，站在產業第一線，深刻理解台灣企業導入 AI 時所面臨的真實挑戰，包括了各種產業應用，例如金融、製造、零售、服務、連鎖、乃至政府及公部門等，提出如何導入生成式 AI，真正滿足企業需求、解決企業問題、符合企業效益的解方。

這份《AI Search 電子報》因此而生。意藍資訊將以 AI 及數據的專業視角，分享生成式 AI 在台灣各行各業的導入故事，透過務實的策略與案例，旨在協助您找到最適合自身企業的 AI 路徑。誠摯邀請您，與意藍資訊一同探索 AI 在台灣企業的各種應用及可能。

意藍資訊總經理楊立偉博士

Vol.01 本期 AI 企業應用焦點報亮點

知識快遞 – AI 趨勢應用：生成式 AI 不再只是工具，企業該如何有效整合與導入？
知識快遞 – AI 導入案例：從文件堆中找答案太慢？AI 如何幫第一線即時掌握災情？

生成式 AI 不再只是工具，企業該如何有效整合與導入？

本篇報告摘錄意藍《Gen AI 未來視野：年度技術趨勢與革命性應用》研討會精華，剖析生成式 AI 工具及技術發展趨勢外，展示如何透過 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。

1-1年度 AI 發展趨勢

生成式 AI 應用發展多元「理解」將成未來發展重點

隨著開源式 AI 生態系崛起，大語言模型將更容易被存取、應用，而過去由科技巨頭全面主導的 AI 技術將出現發展上的分化，各企業自研模型如雨後春筍誕生，帶動整體領域成長，模型百花齊放。目前市場上湧現多種生成、多模態及推理相關的生成式 AI 工具，包括圖片、影片和文字等多種形式的資訊處理，以不同特色獨霸一方，豐富的選擇進一步推動了生成式 AI 技術的應用，讓企業能根據需求找到最適合之工具，為各產業帶來新的可能性。

▲ 市面上常見生成式 AI 工具

如 Google 的 Gemini 可同時理解並處理文字以及影像等不同類型的資料；Copilot 則可整合 Bing 與微軟的服務；而深度求索的 DeepSeek 因爲開源架構，使得第三方開發更有優勢。

現今的開源式 AI 呈現出三大趨勢，可見得 AI 正快速從實驗室走入日常應用場域。「技術開放」使智慧轉型的技術及經費門檻大幅下降，提升企業和開發者的導入意願，甚至可預期在接下來的1至2年內，各單位都將導入生成式 AI；此外，近年 AI 服務供應商的「普及化」，則讓企業組織能夠選擇與當地服務商合作，獲得更貼近成本效益、資訊安全等需求的解決方案。而隨著技術持續演變，開源模型也呈現「樣態多元」的趨勢，收到使用者提問後，模型會自主收集內外部資料庫，不斷進行內部詰問處理，生成更符合使用者預期的結果，以期更順暢地被應用在各類 AI 工具當中。

1-2 生成式 AI 工具背景技術趨勢

特式化 AI 模型成主流需求高品質原料及資料合成技術是關鍵

接著從實際導入需求觀察，企業組織大多期待有屬於自己的特式化 AI 模型，以取得根據自身產業、品牌、甚至是部門所量身打造的 AI 生成結果。以美妝產業為例，產品的成分、功效、用語往往具有高度產業特性，然而市面上開源模型的調整彈性有限，在這樣的需求期待下，專屬特式化的模型蓬勃發展，為破解既定印象中需要使用大量資料、耗時費力才能訓練出的 AI 模型，意藍以《OpView 社群口碑資料庫》為基礎，透過大量、高品質、且即時的在地「資料原料」及「資料合成技術」，協助快銷品、各行各業、政府部門等單位高效建立專屬模型。

除了特式化能力，AI 模型學習的即時性也備受重視。既有生成式AI遇到來不及學習的新知時易出現幻想情況，而意藍結合搜尋引擎與大語言模型，推出主動式檢索增強生成技術（eLAND Active RAGᵀᴹ），能結合內部資訊和即時性高達15分鐘內的外部資料，進行多回合檢索及生成，以更符合企業即時性需求。

▲ Active RAGᵀᴹ 運作模式

2-1 OpView X AI：AI 助手打造高效工作流

生成式 AI 賦能 OpView 協助統整海量資料與提供策略建議

觀察生成式 AI 與 RAG 技術實際在企業中的落地應用，在資訊量過載的時代下，AI 也是幫助資訊精煉、加速作業的關鍵。

如果要針對自身企業、品牌進行網路討論狀況監測，人工逐一篩選及總結不僅耗時，還容易因為過量閱讀陷入資訊疲勞，影響分析中立性。而 OpView 的AI 輿情應變顧問、文章探索助理，則能協助企業品牌快速掌握輿情風向。

▲ OpView AI服務

以想快速了解「新光三越氣爆事件」相關新聞為例，便可以使用 AI 輿情應變顧問功能，以日常對話形式進行提問，便能獲得最即時的在地新聞資訊統整，省去人工查找、彙整的時間。甚至能進一步提問不同層面的問題，例如該事件對企業營運、股市、地區經濟、競爭對手與長遠經濟的影響。

另一方面，社群、討論區等其他來源也是企業及品牌在意的輿情觀測重點，然而大量而零碎的討論歸納起來費力耗時。

透過 eLAND Active RAGᵀᴹ 檢索增強生成技術，能更深度地應用相關內容。如文章探索助理能在使用者所設定的主題範圍中，快速拆解使用者問題並檢視參考資料，接著針對搜索出的資料進行彙整與分析、統計議題討論量，最終提供資訊統整與策略建議。

以「台積電赴美設廠」話題為例，一個月間便累積了超過5萬筆討論，透過對文章探索助理提問，便能從海量資料中以列點式生成重點，迅速了解設廠新聞對台灣整體經濟與股市的影響。

對於需要經常性蒐集、彙整、分析網路情報的專業人員，OpView 的 AI 自動化報表更是得力助手，除了將多種視覺化圖表以報告形式呈現，亦能整理網友討論摘要，並基於報告目的生成分析內容，提供如公關、行銷等不同切角的觀點。

▲ AI 自動化報表快速整合網路情報，提供 AI 分析建議

2-2 AI Model：企業/組織專屬 AI 模型

提煉客戶專屬 AI 特式化模型有效提升組織內部資訊流轉效率

在應用場域中，企業組織遇到的問題往往十分複雜，此時 AI Model 整合服務便是以特式化 AI 模型提供專屬解決方案。透過標記企業關注、儲存的數據資料，意藍以自行研發的大語言模型 eLAND GOAT 為基礎，為客戶針對特定領域進行模型訓練，產生專屬客戶的 AI 模型，最終結合包括 OpView 或企業內部系統提供特式化服務。

以政府部門為例，涉及市政議題的話題眾多，並且單一事件經常需協調跨局處處理，易遇到資訊分散、局處分類困難、缺乏結構化處理等問題。AI Model 市政專屬模型不同於以往關鍵字搜索的查詢方式，能夠自動爬取市政新聞，進行分配判斷並推送給相關對象，且判斷準確率高達94%，有效降低人力成本、提升市府內部資訊流轉效率。

▲ AI Model 特式化模型服務流程

小結

整體而言，從開源式 AI 趨勢可觀察出智能轉型已刻不容緩，而意藍整合搜尋引擎、語意分析與生成式AI等尖端軟體技術，可協助企業快速整合外部市場情報與內部專屬知識，並可透過特式化 AI 模型的訓練與導入，提供客戶更多元的 AI 解決方案。

從文件堆中找答案太慢？AI 如何幫第一線即時掌握災情？

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。

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 GenAI 知識管理工作平台「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。

AI Search

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知識管理對政府單位的重要性

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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 GenAI 知識管理工作平台

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

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