意藍 AI Search 是什麼？
工作流程、平台優勢及落地應用實例
AI Search 工作流程
為更具體說明 AI Search 的運作機制，以下將從資料處理到智慧問答生成，逐步解析 AI Search 的核心工作流程：
首先，以 AI彙整各種知識文件、數據庫或市場情報等資料，透過強大的數據處理、語意分析與搜尋技術處理後，再經由 eLAND AI Search API 、 eLAND Active RAGᵀᴹ（獨家主動式檢索增強生成架構）及意藍自主研發的大語言模型 eLAND GOAT 進行語意分析與理解，進而實現高品質的智慧問答與內容生成。最終，AI Search 可部署於企業安全可信賴的雲端或地端環境，有效支援知識管理、工作區協作及代理任務等多元化應用場景。
AI Search 的產品化落地：AI Search for KM 平台介紹
AI Search 是一套具備高度延伸性的核心技術流程，目前意藍已以此為基礎，發展出涵蓋知識管理、電商應用等多項應用服務。本篇以「新一代 GenAI 知識管理工作平台 AI Search for KM」 為例，說明 AI Search 如何在實際的組織應用場域中落地，協助進行知識管理。
在實務上，AI Search for KM 具備四大功能優勢：
- 支援多種資料來源與格式
可支援各種企業常見檔案格式，包含網頁、壓縮檔、PDF 和郵件檔等。 - 問答設定可根據不同情境，選擇模型與回應模式
用戶能根據不同使用情境，選擇適合的大語言模型（如eLAND GOAT、GPT系列、Gemini及Claude等）與回覆模式。 - 搜尋內外部資料源，並可靈活優化查詢結果
可彈性選擇參考資料的來源，包括參考內部的特定文件或外部特定來源的輿情，並採用混合式搜尋，能夠動態調整全文檢索與向量搜尋的排序比重，確保最終結果貼近用戶的詢問意圖。 - 可自訂提示詞，生成符合特定架構的報告
用戶可透過設定提示詞，指定大語言模型生成特定語調、格式或範本之報告，系統亦會詳列參考資料來源，確保內容具備高可信度。
AI Search for KM 於政府之應用：循政決策與智慧治理
在眾多應用場域中，政府公部門的智慧治理因涉及政策研析、跨來源資料整合與高度合規要求，是生成式 AI 技術落地門檻最高的場域之一。而 AI Search for KM 憑藉成熟的架構與低導入難度，不僅能快速導入政府部門，更能滿足政府機關的日常業務需求，成為推動智慧治理的關鍵助力。其應用範疇廣泛，涵蓋：
- 新聞稿撰寫：政策宣達與闢謠
- 循證治理：輔助政策評估制定
- 合規確認：確保業務合乎法規
- 公文/陳情回應：提高民意溝通速度
- 施政擬答：高效彙整施政成果
- 報告產製：提升議題分析效率
以「循證治理」的實務應用為例，系統曾協助公部門深入研究「少子女化及晚婚不婚」等複雜社會課題。透過分析社群輿情數據、利害關係人的相關討論內容、施政成果、論文期刊及結構化統計數據等資料，回答用戶的問題。
系統可在以下循證決策的三大階段提供輔助：
- 拆解課題的構成要素，設定研究切角：如針對少子化成因，系統能自動條列式分析社會、經濟等多重影響因素
- 調閱研究課題的實際數據：針對台灣初婚年齡等具體指標，系統可即時引用精確數據進行回答
- 回顧政策成果，評估施政成效：統整過往政府推動之婚育政策及其執行數據，協助評估政策成效
綜上所述，意藍透過 AI Search 的核心技術流程，能成功將龐雜的內外部數據整合並轉化為具備「可解釋性」與「精準度」的決策資源。導入 AI Search 不僅能優化組織內的知識管理效率，更能跨足公部門實踐智慧治理，透過系統化的循證決策機制，輔助政策制定者針對複雜的社會課題，做出以數據驅動的精確決策。
常見問題 FAQ
Q1：為何企業組織需要導入 AI Search？
A： AI Search 能將碎片化的資訊轉化為結構化的答案，使用者不需設定精準的關鍵字，透過自然語言提問即可獲得相關且可追溯的答案，能大幅提升工作中資訊檢索的效率。
AI Search 能協助全面優化企業工作，包括在新人自助學習、員工資訊查找、重複性報告生成及客戶智能問答等應用情境，皆能有效提升資訊蒐集及內容產出的品質與效率。
Q2：eLAND Active RAGᵀᴹ (主動式檢索)跟一般 RAG 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，可以回答簡單問題，但遇到複雜問題時容易資訊不足。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，能夠主動拆解任務，根據初步結果動態調整查詢策略，並進行多回合查詢。eLAND Active RAGᵀᴹ 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。
Q3：什麼是eLAND GOAT？
A：eLAND GOAT 是意藍自行研發的大語言模型，其特色在於能提供更強的檢索增強生成能力(Retrieval-Augmented Generation，RAG)。
eLAND GOAT 具備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，且能夠部署於地端，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。
Q4：知識管理系統為什麼能輔助智慧治理？
A：知識管理系統可以系統性的蒐集及整合組織所需的知識資源，讓資料易於被查找及利用，有助於決策者進行循證決策，意即以統計數據等客觀資料為政策制定的依據，而非依靠主觀判斷或過往經驗。
以AI Search for KM 為例，在協助處理如少子女化等複雜課題時，AI Search for KM 能瞬間調閱大量研究報告、社群輿情及施政數據，協助決策者從拆解成因、調閱數據到評估成效進行一站式分析。不僅縮短了資料彙整的時間，更確保每一項政策制定都有具體的統計事實與民意數據作為基礎，實現智慧治理的目標。
Q5：什麼是「混合式搜尋」？為什麼它有助於提升搜尋準確度？
A：混合式搜尋（Hybrid Search）結合了「全文檢索」與「向量搜尋」的優點，既能精準匹配關鍵字，亦能深度理解問題語意。
傳統搜尋依賴關鍵字精準匹配，若打錯字就找不到準確資料；而向量搜尋則依賴語意關聯，能找到最相關的資料。AI Search for KM 提供的混合式搜尋可動態調整兩者的權重，例如在尋找特定「法規編號」時側重全文檢索，在詢問「如何提升生育率」時則側重語意分析。此種靈活的調整機制，讓 AI 在面對專業術語與自然語言提問時，都能給出最貼近用戶意圖的答案。
Q6：AI Search for KM 如何確保產出的答案具備「可追溯性」？
A：透過「來源標註」機制，系統會確保每個答案的來源都可被驗證。
AI Search for KM在生成回答時，並非憑空產出文字，而是從知識庫中提取資訊。系統在回答的段落末尾標示參考來源，使用者可閱覽原始檔案進行二次查證。這種「言有所本」的機制，能有效降低幻覺風險，建立人機協作的信任感。
