Core Service / Enterprise AI Knowledge Assistant
AI 知識助理
AI 會先從你的文件中找資料，再根據文件內容回答。這種做法適合把 SOP、FAQ、規章、產品手冊與內部知識做成可在 LINE 或網站查詢、能附來源的 AI 知識助理。
顧問提醒
先定義資料邊界，再談導入規模
AI 助理成敗通常取決於文件是否正式、最新、結構清楚，以及哪些資料可以進 PoC。雲端或本地端部署會依敏感度一起評估。
為什麼選文件檢索式 AI
為什麼文件檢索式 AI 比一般聊天機器人更適合商務場景？
中小企業與學校最在意的通常不是 AI 說得多漂亮，而是答案是否符合正式文件、是否能追溯來源、資料是否在可控邊界內，以及是否能長期維護。
回答前先查找你的正式文件，而不是只依賴模型記憶。
可附上來源段落或文件名稱，方便使用者追溯。
使用者可透過 LINE 問問題，不必知道文件放在哪個資料夾。
可依文件敏感度規劃雲端、本地端或私有雲部署。
當文件更新時，可透過知識庫更新改善答案。
比一般聊天機器人更適合招生規章、SOP、內部制度與客服知識庫。
使用場景
常見使用場景
只要有正式文件、重複問題與明確使用者，就很適合先做小範圍 PoC。
製造業 SOP 助理
內部 HR / IT 問答
產品客服知識庫
DevSecOps / SonarQube 報告助理
法規與表單查詢助理
部署架構
雲端代管或本地端部署，依資料敏感度決定
企業 AI 助理的價格與時程會受到部署方式影響。多數 SME 可先用雲端快速驗證 ROI；敏感資料、內規或研發文件則可評估本地端或私有雲。
Cloud-hosted RAG
建置 NT$120,000-260,000；維護 NT$12,000-35,000 / 月起
約 4-6 週正式上線
優點
- 上線速度快
- 不用自備 GPU 或伺服器
- 維運負擔低
- 適合先驗證 ROI
限制
- 敏感文件需審慎評估
- 長期大量使用會有雲端費用
- 需規劃資料處理與存取邊界
Local / Private RAG
建置 NT$350,000 起；維護 NT$35,000-90,000 / 月起
約 6-10 週，視硬體與權限整合而定
優點
- 資料留在客戶環境
- 可做更嚴格權限與稽核
- 適合內規、合約或研發資料
- 可評估 Local LLM / Ollama
限制
- 初期成本較高
- 需要 IT 維運與硬體規劃
- 模型更新與效能調校需要長期管理
文件準備
文件準備方式
PoC 階段建議先準備 20-40 頁乾淨、正式、最新的文件。資料越清楚，越容易評估 AI 助理的真實效果。
Word
PDF
Markdown
TXT
Excel / CSV
Website pages
PoC 階段建議先準備 20-40 頁乾淨、正式、最新的文件。
Data Readiness
Data Readiness Score
這五項可以快速判斷你的文件是否適合進入 PoC。若分數偏低，先整理文件會比直接導入更有效。
01
文件是否最新
是否已移除舊版規章、過期表單與不再使用的流程。
02
結構是否清楚
標題、段落、表格與分類越清楚，回答品質越穩定。
03
是否為可選取文字
掃描圖檔需先 OCR，否則 AI 無法可靠讀取內容。
04
是否移除重複與過期內容
重複、矛盾資料會讓答案不穩，PoC 前建議先整理。
05
是否提供真實問題
用實際使用者問題測試，才能看出導入後的真實價值。
導入節奏
適合 SME 的 AI 助理導入時程
用可控範圍快速驗證 LINE 查詢體驗、來源引用與資料邊界，再把預算花在確定有價值的正式導入與維護。
Phase 0
免費需求評估
30 分鐘
確認痛點、文件狀況、使用者與是否需要雲端或本地端部署。
Phase 1
AI Assistant Starter PoC
2-3 週
以 20-40 頁文件與 30-50 個真實問題驗證回答品質、來源引用、資料邊界與 LINE / Web 體驗。
Phase 2
SME 正式導入
4-6 週
擴充文件分類、管理者更新流程、使用紀錄與維護機制，讓團隊開始日常使用。
Phase 3
正式導入與維護
依範圍評估
依資料敏感度規劃雲端、本地端或私有雲，並建立更新、修正、權限與維護流程。