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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。

精華文章打造企業專屬AI Model ：精準賦能提升決策與營運效能

打造企業專屬AI Model ：
精準賦能提升決策與營運效能

在數位轉型與資訊爆炸的現代，不少企業寄望 AI 技術能協助簡化工作流程、提升營運效率，然而在實際導入 AI 的過程中，卻發現通用的AI模型在面對企業內部專業知識、品牌語境或系統整合需求時，難以精準契合，導致應用效益未如預期。究竟如何真正讓AI轉化為營運與決策的助力？本文將帶您認識意藍推出的「企業專屬模型AI Model」，瞭解如何為企業量身打造更高效、貼合需求的AI模型應用服務。

本期 AI 知識庫亮點

為何企業需要打造專屬AI 模型？

為何企業需要打造專屬AI 模型？

在生成式 AI 技術普及之下，越來越多企業開始導入AI大語言模型以強化營運與決策流程。這類通用模型雖然具備強大的語言理解與生成能力，但由於訓練時多是基於開放性資料，缺乏對企業專業術語、內部流程與產業知識的理解，因此在實際應用上容易出現答非所問、編造內容，甚至資訊洩漏等風險。此外，許多通用模型無法無縫整合企業內部資料庫或系統，亦造成落地困難與開發成本增加。

因此，打造專屬的AI模型，並根據企業獨有的知識體系與資料架構進行訓練與調校，已成為企業邁向AI應用深化的關鍵一步，不僅能提升AI應答的準確率，也能確保回應內容符合內部規範與資訊安全要求，讓AI成為企業可信的智慧助理。

意藍AI Model介紹

AI Model四大功能特色

為打造更貼近企業真實需求的AI模型，意藍運用高品質的知識、外部數據，搭配組織內部的專屬資料進行AI訓練，強調透過事實資料準備法（Fact-based Data）強化四大AI核心能力：

精準判斷資料關聯性：不僅依賴關鍵字比對，更能進一步理解資料間的邏輯脈絡，迅速識別並掌握關鍵資訊。
自動萃取重點內容：從大量資料中提取核心資訊，大幅減少人工篩選與整理的工作負擔。
彈性生成摘要：依據需求調整摘要的長度與風格，將冗長資訊濃縮成清晰簡明的內容，協助快速決策與報告整理。
即時互動問答：使用者可透過對話方式提問，AI Model便會基於真實資料、根據企業語境，提供準確且具實用的回應。同時，AI Model也具備角色適應能力，可調整語氣與風格，使應答內容更貼近品牌形象，強化顧客互動體驗的一致性。

AI Model導入優勢

在具備核心能力的基礎上，若AI模型的導入過程更快速、靈活，將能進一步提升其在組織內部的應用成效與擴展性。意藍的AI Model具備三大導入優勢：

資料準備門檻低：企業僅需提供核心知識與關鍵文件，其餘部分可由意藍既有資源支援，透過意藍旗下「OpView 社群口碑資料庫」，即可即時補足大量市場情報，顯著降低資料整理與清洗的負擔。
訓練週期短、部署快速：意藍AI Model以自研大語言模型 eLAND GOAT 為基礎，結合企業專屬資料進行訓練，無須從零建模，大幅縮短模型建置時程，相較於傳統模型多需半年以上的訓練時間，AI Model最快僅需 3 至 4 週即可完成訓練並部署上線，加速企業導入流程與應用落地。
彈性 API 串接：AI Model可依企業需求，彈性串接內部系統與平台，讓 AI 成為工作流程中的智能節點，實現知識查詢自動化、報告輔助撰寫、客服輔助回覆等多樣應用場景。

▲ AI Model 服務流程圖

綜前所述，AI Model結合企業內部專屬知識、外部即時市場情報、深度語境理解能力與靈活高效的系統整合架構，不僅真正「懂企業」，更能貼近企業實際營運與決策需求，成為企業可信賴的智慧助手。

想進一步了解意藍AI Model嗎？

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

認識 Fine-tuning（微調）

什麼是 Fine-tuning？
為什麼需要 Fine-tuning？
Fine-tuning 運作流程

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。

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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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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

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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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：

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。
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。
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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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

什麼是大語言模型？
大語言模型的優勢為何？

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
意藍資訊在生成式AI大語言模型的發展

意藍資訊的生成式AI應用內容

輿情GPT的特色與優勢
生成式AI技術未來展望

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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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

Vol.02 本期 AI 企業應用亮點

企業導入大語言模型，該從任務、流程還是模型本身開始？

認識大語言模型

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

政府單位想提升行政效率？AI 可以這樣發揮效用

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 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

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

Vol.01 本期 AI 企業應用亮點

生成式 AI 不再只是工具，企業該如何有效整合與導入？

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

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

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

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

小結

從文件堆中找答案太慢？AI 如何幫第一線即時掌握災情？

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」

打造企業專屬AI Model ：精準賦能 提升決策與營運效能

本期 AI 知識庫亮點

為何企業需要打造專屬AI 模型？

意藍AI Model介紹

AI Model四大功能特色

AI Model導入優勢

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

生成式AI產業趨勢報告

報告亮點

Part 1. 生成式 AI 話題趨勢探索

Part 2. 生成式 AI 的機會與應用場域

Part 3. 以 AI Search 技術打造 AI 知識代理人

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AI 智能搜尋解決方案：智慧政府應用趨勢報告

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

企業導入大語言模型的關鍵要素

生成式 AI 應用發展多元「理解」將成未來發展重點

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

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

打造企業專屬AI Model ：
精準賦能提升決策與營運效能

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

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

生成式AI的商業機會與挑戰：
意藍資訊在 AI 技術上的應用

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