• Home
  • Blog
  • AI 知識庫
生成式AI的簡介與應用

生成式AI的簡介與應用

生成式AI的簡介與應用

生成式AI是人工智慧技術中一個重要的分支，現已廣泛應用於各行各業，無論是在智能客服、內容創作，或者資料分析中，其都扮演了日益重要的角色；然而，隨著生成式AI的普及，相應的挑戰與危機也浮上檯面。本文將帶您瞭解生成式AI的基本概念及其背後的大語言模型技術，並分析其在發展過程中面臨的痛點與挑戰，最後透過實際案例，展示生成式AI在不同領域中如何實現高效應用。

本期 AI 知識庫亮點

生成式AI與人工智慧技術簡介
生成式AI背後的技術原理：大語言模型
生成式AI的痛點、挑戰與解方
生成式AI的應用實例

生成式AI與人工智慧技術簡介

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，不僅限於對現有資料進行分類或預測，還能夠用於解決問題或滿足多樣的需求。而人工智慧技術有很多種類型，常見的包含監督式學習、非監督式學習、增強式學習等，三者處理、學習數據的方式如下：
  1. 監督式學習：我們告訴模型一些範例資料和答案，模型學到資料和答案之間具有鑑別力的特徵後，就可以依樣畫葫蘆去進行分類或預測。
  2. 非監督式學習：給模型一批資料但不告訴它答案，讓模型自己找到資料當中重要的特徵進行分群。
  3. 增強式學習：不給模型訓練資料，但告訴它目標及獎勵機制是什麼（怎麼做會得分、怎麼做會扣分），讓模型自行嘗試找出達到高分的方法。
生成式AI則強調用更大量的資料，在沒有明確標籤或指導下，學習這些資料的分佈，生成更多類似的資料。

生成式AI背後的技術原理：大語言模型

生成式AI所依靠的其中一個技術便是「大型語言模型」(Large Language Model, LLM)，其特色在於訓練過程中，模型可以自大量資料中自行學習和理解每個詞、每個句子之間的關係與背後的意義，最後根據指令，提供符合邏輯的自然語言回應。好比文字接龍，參與者需要根據已知的詞語來生成符合規則的新詞語，大型語言模型在接收問題後，會基於訓練數據和上下文，來評估問題背後最高機率會出現的字詞是什麼，然後一字一字生成出來，最終形成完整且符合邏輯的回答。

而相較於傳統的自然語言處理技術，大型語言模型的優勢有三：
  1. 上下文理解：大型語言模型能更好地理解和處理文意，生成的回應更連貫且有邏輯。
  2. 多任務適用：大型語言模型能夠應付多種自然語言處理的任務，不需要單獨為每種任務來設計特定模型，也因此應用更多更廣。
  3. 大規模資料：大型語言模型用以訓練的文本資料通常十分龐大，可能是幾千萬甚至幾億的語料，讓模型能夠掌握豐富的知識，做出更準確的理解與回覆。
這些特點使得大型語言模型在生成式AI中的應用廣泛而有效，例如智能客服、文案生成創作、資料自動化解讀分析等等，皆是藉由大型語言模型來達成作業自動化，並提高工作效率。

生成式AI的痛點、挑戰與解方

不過，從2023年劍橋字典選出的年度代表字：Hallucination，幻想，其實就反應了AI的可信賴性是一大挑戰，因為生成式AI對於沒看過的資訊會想辦法拼湊出答案。模型生成的內容可能表面上看起來合理，實際上卻缺乏真實的參考來源，這種現象在回答專業知識問題時更為明顯，因為模型可能傾向根據在訓練數據中學到的資料來生成答案，而非真正理解問題及實際參考文章來進行答覆。

面對上述問題，檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術是一個良好的解決方案。RAG是2020年由Patrick Lewis提出，其結合了檢索和生成式AI的優勢，首先檢索外部資料庫中的相關資訊，再基於這些資訊生成回答，藉此減少憑空杜撰的可能性、增強回覆的相關性和真實性，進一步提升問答效果，確保符合實際應用需求。

▲檢索增強生成技術（Lewis, P., 2020）

除了RAG， 2022年1月Google研究員Jason Wei提出的思維鏈（Chain-of-Thought, CoT）概念，則是在大型語言模型的輸入中，加入額外的例子和描述作為上下文，以此幫助模型在進行任務時引入更多的思考過程，並引導模型進行更深入的推理，透過預測「思維過程」來提高模型的性能，讓大型語言模型能夠更好地理解並回答複雜的問題。

▲思維鏈（Wei, J., 2022）

生成式AI的應用實例

檢索增強生成技術與思維鏈的概念提升了生成式AI的性能，也拓展了大型語言模型在多個領域的應用範疇。下文將著重說明大型語言模型如何應用於「政策評估」：
  1. 透過大型語言模型對文本進行摘要，找出重點

在進行政策評估時，會需要針對如會議記錄、訪談內容、問卷中的開放式問題或網路輿情等資料進行質性分析，以歸納出多元利害關係人的相關意見或質疑。此時，結合自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）技術與大型語言模型（Large Language Model, LLM），便能夠讓分析更有效率，避免過去逐篇檢視文本後才能找出重點的耗時過程。

首先，為瞭解民眾對於議題有哪些重要的意見面向，可藉由AI語意模型對民眾言論文本進行「重要關鍵字提取」與「語意相似度計算」，並輔以分群演算法將相似討論進行歸類，拆解出不同的討論面向，作為政策評估時的參考。下圖是「晚婚 / 不婚議題」在社群討論當中的分群結果，圓圈大小代表討論的顯著（集中）程度，而圓圈彼此之間的距離則代表討論的相似程度。

▲「晚婚 / 不婚議題」社群討論分群結果
根據分群結果，再透過其他來源如相關文獻或訪談內容，進一步辨識出可進行分析研究的意見，接著提取重點關鍵字、並以布林邏輯篩選資料，統計關鍵字的出現頻率。完成各個討論面向的資料篩選後，藉由以大型語言模型（LLM）為基礎的生成式AI進行解讀與分析，自原始留言、發文內容中歸納出白話的討論面向與重點摘要。下表是以晚婚不婚議題經過辨識後，其中兩個討論面向的摘要內容：
▲「晚婚 / 不婚議題」討論面向摘要
  1. RAG：搜尋引擎結合大型語言模型，提升研究效率

針對政策評估時所蒐集的大量質性資料，過去往往需要花費大量時間解讀，才能從中找出關鍵課題。透過檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術，將搜尋引擎與生成式AI優勢相融合，便能快速將文本資料中的重點知識內容，轉化成淺顯易懂的重點說明。

首先，搜尋引擎能夠直接對多種格式的文件進行文本上的解析，在搜尋時也能夠進行跨檔案的比對；生成式AI演算法則可以探索和分析複雜的資料。在針對某個議題、概念進行研究時，「搜尋引擎 + 生成式AI」能夠即時從龐大的資料庫中搜尋相關命中段落，並將這些內容快速摘要呈現；透過理解語言的結構和語境，也能確保命中段落的展示是精確且相關的。

簡言之，RAG是在檢索讀取(Retrieve-Read)的框架下進行搜尋(Yunfan, G. ,et al, 2023)，能夠識別並找尋給定的相關資訊需求(Zhao, P. , et al, 2024)，基於對命中段落的理解，使生成式AI能夠進一步生成摘要，協助使用者在短時間內獲得專業且易理解的回覆，避免在研究、搜集過程中浪費時間在無關或不確切的資訊上。例如，面對大量的訪談逐字稿文件，透過RAG技術進行知識搜尋與知識問答，分析者不僅能彙整並凸顯資料中的重要發現，還能驗證對特定解釋的認知是否正確。此外，它也提供了深入洞察，如識別特定發言者在資料中的關鍵觀點，或對比不同發言者對同議題的立場。

下圖呈現RAG技術如何在資料中發現重點，針對公正轉型研討會講座文字記錄文件進行提問，試問「女性在公正轉型中會受到什麼影響」，RAG迅速對該文件進行搜索，並以條列式回覆重點摘要，同時將參考段落的位置標示出來。

▲以RAG技術彙整資料重點；意藍「AI Search for KM新一代生成式AI知識管理系統」問答畫面
下圖則是詢問某發言者在會議中的發言重點，RAG能夠快速歸納文件中的相關內容，亦標記參考段落之位置，方便搜尋者在文件中找到關鍵資訊。
▲以RAG技術歸納發言者發言重點；意藍「AI Search for KM新一代生成式AI知識管理系統」問答畫面
生成式AI技術的運用，使得從龐大資料中提取有價值的訊息變得更加高效和精確，從而增強了循證決策的整體效能。
本文引用、改寫自【循證決策協作平台】上112年度計畫團隊技術組之文章，歡迎前往閱讀原文：
生成式AI簡介與應用（上）
生成式AI簡介與應用（下）
企業如何推動知識管理？4步驟讓知識動起來

企業如何推動知識管理？4步驟讓知識動起來

企業如何推動知識管理？
4步驟讓知識動起來

隨著市場上的競爭日益激烈，如何有效推動知識管理成為了企業提升競爭力的關鍵；然而，許多企業在推動知識管理的初期，常常不知如何起步。知識管理不僅涉及知識的識別、儲存，更包括如何系統性地分享和應用這些知識，本文將介紹知識管理的基本概念，並說明可以從哪些面向著手建立和推動知識管理體系，最後深入探討生成式AI如何為知識管理領域帶來革新。

本期 AI 知識庫亮點

知識管理概念介紹
  1. 知識管理是什麼？
  2. 知識管理如何提升企業競爭力？
企業推動知識管理4步驟
生成式AI對知識管理的影響
生成式AI對知識管理的影響

知識管理概念介紹

知識管理是什麼？
知識管理（Knowledge Management, KM）是指在企業或組織內部，對知識進行系統性的蒐集、保存、組織、分享和應用的過程，將分散在個人、團隊和系統中的知識轉化為整個組織可以利用的資產，進而提升組織的營運能量和整體競爭力。
知識管理如何提升企業競爭力？
知識管理可以透過以下多種面向提高企業競爭力：
  1. 改善營運效率：藉由知識管理，員工可以分享和存取企業或組織內部的資訊，在遇到問題時，也能通過知識庫或企業內部的知識分享平台迅速找到解決方案，避免重新投入時間和資源去解決過去發生過的問題，進而提升生產力與整體營運效率。
  2. 加速創新能力：企業可以透過知識管理，從現有技術和過往經驗中持續學習，並不斷進行優化，加速產品的創新及發展進程。
  3. 提高決策品質：知識管理促進了既有知識與資源的整合，使企業能夠記錄和分析過去的決策及其結果，藉此更準確地預測市場風險和潛在挑戰，加速決策過程並提升決策精準度。
  4. 經驗傳承：知識管理有助於經驗的傳承，除了避免人員重複學習和研究，也可以減少因員工離職或崗位變動造成的知識流失。

企業推動知識管理4步驟

從零開始推動知識管理是一個需要循序漸進的系統化過程，涉及多個層面的協同與整合，而企業可以從以下四個步驟著手：
  1. 知識需求分析：分析企業內部的知識需求，確定哪些知識對企業的運營和發展至關重要，並識別現有知識資源和潛在的知識缺口；同時盤點目前的知識管理狀況，包括知識儲存方式、知識共享文化以及技術基礎設施等，找出需要改進的領域。
  2. 整合發展目標並制定策略：根據需求分析的結果，制定詳細的知識管理計劃，包括如何蒐集、存儲、分享和應用知識，並設定具體的里程碑，將知識管理融入企業發展策略中。
  3. 營造知識分享文化：持續宣導知識分享對於個人和企業長期發展的重要性，除了高層人員以身作則外，也通過培訓、激勵措施或知識管理競賽等，鼓勵員工主動分享經驗與知識，抑或讓知識物件的經營成為員工績效評估的加分專案。
  4. 導入適當技術：結合生成式AI人工智慧技術，對企業內外部知識進行系統性盤點，建構一站式資訊平台，實現 AI 輔助的知識檢索與問答，提供知識的分享、學習、再運用與創新，包括知識地圖、專家黃頁、知識社群、結構化在職訓練及問答等。
而若是原先就有既有知識庫的企業，則可以透過以下方式優化並提升知識運用效率：
  1. 評估現有知識庫：全面審視企業內部的知識庫，包括其結構、格式、內容及涵蓋範圍，識別關鍵知識，以及和潛在需要補強的地方。
  2. 導入新一代生成式AI知識管理系統：對現有知識庫與生成式AI知識管理系統進行整合，並利用AI的自然語言處理能力，提升知識檢索的準確性以及效率。
  3. 即時更新與動態適應：建立即時更新機制，確保知識庫中的內容能即時、動態調整，以快速反映業務需求和市場變化。
  4. 加強處理非結構化資料：透過語意分析技術，將非結構化資料轉換為結構化資料，並結合生成式AI技術，利用其自然語言理解和生成能力，自動化處理大量非結構化資訊，將其轉化為可檢索和使用的知識，提高知識庫的全面性和實用性。

生成式AI對知識管理的影響

隨著生成式AI技術的發展，其為知識管理領域帶來了重要的革新。在技術層面上，它讓知識的檢索變得更為彈性；在應用層面上，則讓使用者能更有效且快速地吸收相關知識。
技術面的影響：搜尋檢索更彈性，更容易學習上手
傳統的知識檢索方式主要仰賴關鍵字檢索與預設的分類樹結構，而這樣的檢索方式存在兩個痛點：
  1. 對於使用者來說，較難將問題轉換成複雜的關鍵字組合進行提問，也因此使用門檻較高。
  2. 關鍵字的檢索多是以「關鍵字組合的出現次數」作為搜尋依據，無法反映出問題與參考文本間的語意關係，造成檢索結果可能與用戶期望有所偏差。
將生成式AI導入知識管理領域後，應用其「自然語言對話」的特性，可以有效解決上述兩個痛點：
  1. 生成式AI允許使用者以自然語句直接輸入問題進行提問，用戶無須把問題轉換成複雜的關鍵字組合，降低了使用門檻。
  2. 生成式AI能夠更好地理解問題的語意，使搜尋結果能夠更準確地反映問題的內容，並找到與問題真正相關的參考文本。此外，生成式AI可以生成淺顯易懂的答案，直接解決使用者的問題。
導入及使用上的影響：更有效的知識吸收與消化

傳統的知識管理，在導入及使用上往往停留在「檔案」層級，使用者須透過關鍵字檢索找到最可能的檔案後，自行閱讀數十甚至上百頁的內容，從中找出與問題相關的資訊，再進一步消化以解答問題；而這樣的架構將使得用戶無法「快速且有效」地吸收、消化知識。

引入生成式AI技術後，這一問題則能得到顯著改善。生成式AI將知識管理提升到「答案」層級，利用AI的語意理解及自然語言問答能力，讓使用者可以直接獲取系統所參考的資料庫中相關檔案的段落，並生成白話回答，協助使用者高效達成知識消化及吸收的目標。

企業導入AI Search for KM之優勢

意藍的AI Search for KM即是整合生成式 AI、高速搜尋引擎與 NLP 技術的新一代生成式 AI 知識管理系統，其所具備的功能特色如下：
  1. 支援多種檔案格式：AI Search for KM系統支援各種常見的檔案格式，包含常用的Office、PDF、文字檔等等，滿足企業需求。
  2. 權限控管機制：確保使用者僅能查詢到自己有權限查看的檔案與文件，避免資料洩露，滿足企業管控機敏資訊、劃分部門權限等需求。
  3. 全文檢索：系統不僅能夠檢索檔案的標題和內文，也能查詢作者及其他相關資訊，提供廣泛且彈性的資料檢索範圍，提升使用者找到所需資訊的效率。
  4. 支援對話問答：AI Search for KM支援使用者以對話問答方式與系統互動，並會根據問題和參考資料提供口語化的回答，幫助使用者輕鬆理解和應用所得知識。
  5. 支援地端或雲端服務：企業可以根據自身需求選擇最合適的部署方式，導入雲端或是地端服務，並可根據不同使用情境和文件資料需求切換不同的大型語言模型。
而對於企業而言，導入AI Search for KM具有以下優勢：
  1. 降低人力成本：透過AI Search for KM自動化搜尋和回答的功能，有效減少員工手動處理知識資訊的需求，簡化知識搜尋與管理流程，節省人力成本。
  2. 提升作業效率：因AI Search for KM支援多種格式的檔案管理，使得資訊不再分散，方便員工找到所需資料，並提供即時準確的回答，縮短員工資訊獲取時間。
  3. 增強知識內化與應用：AI Search for KM支援自然語言互動方式，讓員工能以白話文提問，快速獲得所需知識，從而提升消化和應用知識的效率與準確度。
  4. 強化資料安全與隱私：AI Search for KM的權限控管機制，確保只有具備相應權限的人員才能查找和檢視資料，且系統支援地端服務，能有效防範內外資料洩露風險。
  5. 促進知識共享與協作：AI Search for KM可以整合不同來源的資料，讓各部門的員工都能輕鬆提問和搜尋知識，促進團隊合作交流。
推動知識管理對企業的長期發展至關重要，不僅是提升競爭力的核心，更是確保企業持續創新和應對市場變化的基礎。隨著生成式AI技術的引入，知識管理的應用層次也得到了極大提升，透過導入合適的知識管理系統，企業便能更靈活地管理和運用知識資源，從而在競爭激烈的市場中保持領先地位。
想進一步了解「新一代生成式AI知識管理系統（AI Search for KM）」？
立即預約專人諮詢
前往了解產品資訊
行銷公關的智能變革：AI助力品牌戰略轉型升級

行銷公關的智能變革：AI助力品牌戰略轉型升級

行銷公關的智能變革：
AI助力品牌戰略轉型升級

隨著AI人工智慧技術不斷創新突破，各行各業皆迎來前所未有的變革，例如在行銷與公關領域，AI的應用便重塑了品牌解讀市場訊息、與消費者互動的方式，也開拓了企業提升各項決策精準度的可能性。本文將帶您探討AI如何為行銷公關領域注入新動能，並藉由意藍的解決方案實際展示AI技術在應對公關危機、提升廣告投放精準度等方面的具體應用。

本期 AI 知識庫亮點

應用1：AI輿情應變顧問 
  1. AI輿情應變顧問簡介
  2. AI輿情應變顧問應用實例
應用2：AI智能廣告投手
  1. AI智能廣告投手簡介
  2. AI智能廣告投手應用實例

應用1：AI輿情應變顧問

在數位媒體蓬勃發展、資訊爆炸的現代，消費者的聲音和反饋對於品牌的影響日益顯著，負面輿論一旦出現，往往會在短時間內發酵，企業需要作出即時、恰當的應對，才能避免自身形象和信譽受損。因此，如何快速掌握輿情、進行公關危機處裡以防止負面影響進一步擴大，便成為品牌形象管理的重要課題。
以往企業會使用社群聆聽（Social Listening）或是媒體監測（Media Monitoring）工具，來了解社群網路或大眾媒體是如何提及、討論企業自身形象，這類工具蒐集處理了大量的輿情數據，且通常配合搜尋引擎及語意分析技術，協助使用者過濾出有用的資訊。而隨著AI 技術的進步，意藍的「AI輿情應變顧問」，則為此情境開創了全新的可能性。
AI輿情應變顧問基本介紹
意藍的「AI輿情應變顧問」結合DeepNLP與eLAND GOAT大語言模型，並以全台最大的網路口碑資料庫OpView作為資料基礎，僅須透過簡單的自然語句問答，AI 便會梳理大量文本並生成議題摘要內容，讓使用者能夠輕鬆且快速地掌握事件多面向輪廓。簡言之，其亮點特色如下：
  1. AI 技術結合完整、最新的在地資料，查詢結果可靠、可檢視
  2. 自然語句輸入生成列點式回答，快速了解事件全貌
接著，我們將以國內公開上市櫃公司中的王品集團，在一次食安事件風波中的應對過程為例，從事件發生、社群網路及大眾媒體公開討論，到最後事件妥善處理落幕，實際展示AI輿情應變顧問能夠在公關事件中起到怎麼樣的作用。
AI輿情應變顧問應用實例
首先，透過觀察聲量的趨勢圖，可以大致將此次公關事件劃分為三階段，分別是事件初爆發之前期、事件逐漸延燒之中期及事件落幕之後期。

▲王品集團食安事件 公關危機三階段

在公關事件爆發初期，品牌方會需要盡速釐清事件的來龍去脈，並盤點可能造成的相關影響，藉此評估危機嚴重程度。此時我們可以透過自然語言對AI輿情應變顧問進行提問，如輸入「最近王品集團食安議題發生原因為何？該事件有哪些影響層面？」，其便會以列點方式回答，顯示事件涉及顧客信任、經濟損失、衛生與法規問題等多個面向。

▲王品集團食安事件 輿情應變問答範例（前期）

而隨著公關事件逐漸延燒，品牌則需全面性地掌握社會大眾的關注重點，並決議以何種方式應對聲明、執行有效的止損措施。我們可以向AI輿情應變顧問提問「網友對於王品集團食安議題有哪些討論面向？」，根據其回覆，可以得知民眾在本次事件中在意的面向包含集團員工衛生管理是否確實、餐廳是否定期清潔消毒等，並關注集團後續面對顧客之補償措施。

▲王品集團食安事件 輿情應變問答範例（中期）

最後，在品牌針對該事件做出回應後，亦可透過觀察網友給予的回饋，檢視事件是否落幕、企業品牌是否重新拾回消費者信心。AI輿情應變顧問能夠協助總結品牌做出的處理方針與民眾反饋，包含以直播廚房作業加強消費者對餐廳衛生的信心，以及對消費者進行賠償、展現願意負責任的態度等，逐步平息公關危機與修復品牌形象。

▲王品集團食安事件 輿情應變問答範例（後期）

應用2：AI智能廣告投手

上段說明了AI技術的導入如何賦能企業迅速掌握輿情、有效應對公關危機；而除此之外，AI技術亦能為精準行銷、廣告投放等領域注入新動能。對於品牌而言，準確識別目標受眾並制定有效的行銷策略，可說是提升轉換率、加強顧客忠誠度的關鍵課題，而若企業品牌想要針對目標市場，精準觸及到關注自身或特定輿情的受眾，意藍的AI智能廣告投手便能有效提供協助。

AI智能廣告投手簡介
意藍的「AI智能廣告投手」結合了搜尋引擎、DeepNLP技術及大型語言模型，以AI分析《OpView社群口碑資料庫》上的社群輿情，並將數據轉化為對應「關注特定輿情」的人群樣貌，描繪出話題討論之關注受眾；使用者可以動態調整欲觀測之主題、期間以及來源，或進行網站探索以及自訂內容，最後系統將一次性地產出Google、Meta及PeopleView人群資料庫等多平台推薦的標籤結果，使品牌得以精準鎖定目標客群。

▲AI智能廣告投手亮點特色

AI智能廣告投手應用實例
我們以國內知名的金融業者為例，透過AI智能廣告投手，以公開的社群討論及媒體輿情為基礎，精準計算關注人群的樣貌，進一步顯示廣告投放平台Google Ads推薦的標籤查詢結果。如下圖，可見「玉山銀行信用卡」受眾的關注重點聚焦於房地產、信用與貸款等，競品「國泰世華銀行信用卡」之受眾則著重日常消費，如旅遊、家庭度假等，而此便可作為品牌投放廣告前拓眾的參考依據；經由探索自家與競品的受眾標籤，企業也能進一步選擇是要拓展相似標籤客群，抑或與競品作出區隔、創造獨特性。

▲玉山、國泰世華信用卡話題討論之受眾標籤；資料分析期間：2024Q1

另一方面，AI智能廣告投手也可用於探索特定頻道受眾，例如當品牌想尋找KOL（關鍵意見領袖，Key Opinion Leader）作為宣傳行銷活動的合作對象時，也可以分析關注該KOL的受眾樣貌，進一步探索其受眾標籤，確認與品牌想鎖定的客群是否契合。

▲AI智能廣告投手 特定KOL受眾標籤

在數據驅動的時代下，AI為各行各業注入了全新的動能，成為企業發展和創新的重要推手。透過AI技術與應用，企業得以借力使力，以更加智能、精準的分析實現更高效的運營，發掘出嶄新的商業機會。

想進一步了解「AI輿情應變顧問」和「AI智能廣告投手」嗎？

了前往了解AI輿情應變顧問
前往了解AI智能廣告投手
<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span>AI自然語言處理技術應用：意藍DeepNLP革新

精華文章AI自然語言處理技術應用：意藍DeepNLP革新

AI自然語言處理技術應用：
意藍DeepNLP革新

自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）是AI技術的一種，目的在讓電腦能「理解」並「說出」人類的語言，而意藍DeepNLP深度語意分析模組則是商業化運用最成熟的NLP技術產品之一。本文除了說明自然語言處理技術的原理與優勢外，也將同步介紹意藍DeepNLP技術與AI應用的結合。

本期 AI 知識庫亮點

意藍的自然語言處理商業化應用
  1. 什麼是自然語言處理？
  2. 意藍DeepNLP技術服務內容
大語言模型的興起與優勢
  1. 大語言模型的核心特點
  2. 大語言模型對自然語言處理的強化
意藍結合搜尋技術、自然語言處理與大語言模型，提升產品效果與體驗

意藍的自然語言處理商業化應用

什麼是自然語言處理？

自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）是AI人工智慧的一個分支領域，旨在讓電腦能夠「聽得懂」和「說得出」人類語言。

在自然語言處理的領域中，包含以下幾種常見的技術：

  1. 語意分析：理解文句中的意圖、情感，例如意藍自主研發的DeepNLP深度語意分析模組所提供的情緒分析、文本摘要、屬性詞分析等功能。
  2. 語音辨識：將語音轉換成對應的文字內容，例如Google的語音輸入功能。
  3. 文本生成：生成自然且合乎語法的文字內容，例如ChatGPT的文本識別、輸出功能。
  4. 機器翻譯：將文本從一種語言轉換成另一種語言，例如Google翻譯。

意藍DeepNLP技術服務內容
意藍的DeepNLP語意分析模組是國內最早投入，也是商業化應用最成熟的自然語言處理技術產品，能透過深度學習擷取非結構化資料的文本內容、判讀語意情緒、自動摘要文本重點、分析特徵詞與斷詞，將質化文本用於量化統計。
而DeepNLP技術也被應用在意藍的產品當中，其中OpView雲端資料分析服務會針對大量的輿情資料進行情緒分析，來理解文本中的情感，辨別出文本表達的情感是正面、負面或是中立，幫助企業了解輿情對產品、品牌或事件的態度，有助於調整行銷策略和危機應對。除此之外，透過DeppNLP技術還可以抓取文本中的重點資訊，進而掌握公眾關注的重點面向或事件，以制定相應的決策和宣傳方案。透過自動摘要則可以從文本中提取出重要的句子或段落，生成簡潔的摘要，有助於企業迅速理解和分析大量的文本資訊。

大語言模型的興起與優勢

大語言模型的核心特點
大語言模型（Large Language Models，LLM） 是基於自然語言處理所發展的技術，能夠進一步理解自然語言文本，並生成各式各樣的內容，目前國際上較為知名的大語言模型包含OpenAI的GPT系列、Meta的LLaMa系列、Google的Gemini與Gemma系列等。為讓大語言模型能夠更加在地化，國內也積極研發本土大語言模型，如意藍所發展之eLAND GOAT。而大語言模型則主要有以下幾個核心特點：
  1. 大量的數據訓練：透過讓模型從大量文本數據中訓練來學會語言知識。
  2. 上下文理解：能夠理解和生成上下文相關的文本，提供流暢的回覆。
  3. 應用場景廣：有別於過往的模型多只在特定領域表現良好，大語言模型可以用於多種自然語言處理任務上，包括文本生成、翻譯、摘要、問答等。
大語言模型對自然語言處理的強化

大語言模型的發展推動了自然語言處理技術的進步，透過持續的訓練模型，可以更強化自然語言處理的效果，包含：

  1. 語意理解能力更佳：能夠更準確地理解文本中的語意，從而提高自然語言處理系統的性能。
  2. 文本生成能力更強：能夠生成更自然、連貫甚至更貼合使用者需求的文本，在聊天機器人和文本生成工具等方面都有很大的應用潛力。
  3. 多語言處理能力更好：具備多語言處理能力，可以在多種語言之間，進行翻譯和語意的理解。
 

意藍結合搜尋技術、自然語言處理與大語言模型，提升產品效果與體驗

隨著近年生成式AI技術的竄起，意藍也跟上這波技術革新的潮流，基於原有的搜尋技術與DeepNLP技術，再結合生成式AI技術如大語言模型來優化產品服務與體驗，包括：

  1. OpView：意藍運用大語言模型在生成文本上的能力，提供輿情摘要功能，讓使用者在進行輿情觀測與分析時，可以跳脫過往繁瑣的工作流程（例如：在框定議題範圍後，還需人工一篇一篇檢視、吸收消化再整理成重點等耗費時間的作業模式），更快速有效率的取得議題、貼文的討論重點。  此外，OpView也結合大語言模型推出新功能「AI輿情應變顧問」及「AI智能廣告投手」，讓使用者不僅可以在平台上進行輿情觀測與分析，更能進一步地根據輿情資訊，了解關注受眾的樣貌，進而作為精準行銷及廣告投放之參考依據。其中，在AI輿情應變顧問中，意藍結合自身的搜尋引擎技術與檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 技術，讓使用者可以在短時間內，便獲得由AI從數以萬計的輿情資料中萃取、彙整並消化重點後所進行的問題回覆。
  2. AI Search for KM：意藍結合DeepNLP技術、大語言模型以及搜尋引擎技術，提供知識搜尋與問答的服務，可以作為企業的AI知識助理或AI學習教練，能快速的從大量的檔案文件中找出所需內容，並附上參考內容出處供驗證。本產品透過自然語言處理技術結合語意向量搜尋，可以進一步從相關檔案文件中，找出與使用者問題最相關的資訊，再由意藍發展的eLAND GOAT大語言模型加以彙整、內化後，以自然語言的形式回覆給使用者，協助使用者可以快速地取得精準且易懂的問題回覆，解答自身問題、減輕知識內化的時間成本與負擔。

意藍將DeepNLP技術與大語言模型結合，提升產品服務多樣性，藉由AI協助企業客戶簡化輿情分析、知識檢索的繁瑣流程與成本，實現更全面的商業應用服務。 

想進一步了解更多意藍AI技術嗎？

立即預約專人諮詢
<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span>新一代生成式AI知識管理系統 AI Search for KM 使用情境說明(影片)

精華文章新一代生成式AI知識管理系統 AI Search for KM 使用情境說明(影片)

新一代生成式 AI 知識管理系統
AI Search for KM 使用情境說明(影片)

意藍新一代生成式AI知識管理系統AI Search for KM，高度整合了企業知識管理所必備的搜尋引擎及AI語意分析二大技術，提供獨特的檢索增強生成能力(Retrieval-Augmented Generation，RAG)，結合意藍自行研發出的大語言模型—eLAND GOAT，協助使用者以自然口語文字的方式進行「知識問答」與「知識檢索」，免去冗長的導入流程，有效提升組織工作效率和決策支持能力，活化企業知識的使用，從而增強企業組織的競爭力。在技術特點上，提供組織特式化 (specialized) 的地端模型，系統會在使用者權限範圍內的數據內容中篩選出相關參考資料進行回答，可在數秒內獲得 AI 摘要之可信賴結果，可驗證正確性，符合組織權限與資安控管，合乎企業稽核作業規範，是當前企業導入AI最好的起點。
本次我們便以影片形式來為大家展示AI Search for KM的應用情境，以企業員工參與政府標案為例，進行如名詞解釋、是非問答、情境提問等知識檢索與問答。

點擊了解 AI Search for KM

本期 AI 知識庫亮點

【影片精華】
  1. 應用情境一：名詞解釋
  2. 應用情境二：是非問答
  3. 應用情境三：情境提問

影片精華

AI Search for KM 應用情境一：名詞解釋
AI Search for KM 可供使用者針對「名詞解釋」來進行發問，並根據參考資料來回答特殊專業領域的知識。例如提問「什麼是押標金?」，便能完整回覆押標金的定義與退還的相關規範。
>>詳細名詞解釋問答情境，請見AI Search for KM 使用情境說明0:42
AI Search for KM應用情境二：是非問答

AI Search for KM 也可以「是非問答」之形式來進行提問，例如詢問「押標金是否可以以匯款方式繳納?」，其便能根據參考資料，判斷問題內容是否正確，並提供匯款的相關資訊。

>>>>詳細是非問答應用情境，請見AI Search for KM 使用情境說明1:04
AI Search for KM應用情境三：情境提問

最後，AI Search for KM還能夠針對特定情境進行理解與判斷，並參考資料進行回覆。例如使用者可以提問「什麼情況下會被機關認定是違約呢?」，AI Search for KM便能正確回覆該情境問題，並統整出違約的情形。

此外AI Search for KM 也可以將知識活化理解後，針對情境問題舉一反三輸出合理的答覆，如詢問「那廠商如何可以避免違約呢?」，AI Search for KM便能依此前提，列點提供廠商可以採取的建議措施。

>>詳細情境提問應用情境，請見AI Search for KM 使用情境說明1:28

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

立即預約專人諮詢
前往了解產品資訊
<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span>AI驅動的城市未來：意藍資訊AI智能搜尋解決方案

精華文章AI驅動的城市未來：意藍資訊AI智能搜尋解決方案

AI驅動的城市未來：
意藍資訊AI智能搜尋解決方案

意藍資訊 (6925) 是國內首家公開掛牌的AI智能數據代表廠商， 憑藉自有核心技術 Search搜尋、NLP語意分析、ETL數據處理，更進一步結合生成式AI，為企業/組織提供多元的新一代AI智能解決方案。

本期 AI 知識庫亮點

意藍資訊核心技術
意藍AI Search Solution智能搜尋解決方案
  1. 協助智慧城市災防應變數據分析
  2. 智慧政府民意及民眾陳情資訊分析

意藍資訊核心技術

意藍資訊的核心技術包含Search搜尋、NLP語意分析、ETL數據處理：
  1. Search搜尋
    以工業級C++技術打造自有核心，並透過獨家的P2P點對點分散式部署架構，讓系統可以乘載巨量數據處理規模，並保有遠勝於開源項目的處理效能、同時具備良好的多國語言搜尋能力。
  2. NLP語意分析
    意藍在自然語言處理上專研多年，以深度學習（Deep Learning）技術為基礎打造出新一代的語意分析核心技術（Deep NLP），提供包含斷詞、情緒分析、屬性詞擷取、自動摘要等成熟技術，兼具準確度及處理效能，可連續處理巨量數據，並從數據中學習。
  3. ETL數據處理
    透過分散式平行化自動擷取架構，讓意藍在資料爬取與清理方面，可以適應多種數據，處理量大、變動快的非結構化資料，讓各使用單位可以即時快速、有系統地運用所需資料。
而乘著AI熱潮，意藍更進一步結合生成式AI，開發出eLAND GOAT大語言模型及檢索增強生成RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術，推出各式AI智能搜尋解決方案，滿足企業在不同場域的應用需求；而以下將自「智慧城市災防應變」、「智慧政府民意陳情資料分析」兩大應用情境為例，向大家介紹意藍如何為合作夥伴實現AI落地應用。

意藍AI Search智能搜尋解決方案

協助智慧城市災防應變數據分析
面對嚴峻的自然災害挑戰，災害防救單位需快速且準確地掌握災情資訊，提升災害應變效率。而意藍透過先進的AI技術，結合社群輿情資料和專屬的歷史數據庫，為災害防救單位提供高效的解決方案，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，並提供數據支持決策判斷，以便更好地應對和管理災害風險。分項說明如下：
[AI結合社群輿情資料，協助城市災防治理 – 分析儀表板]

為即時蒐集社群輿情中的災情資訊，意藍擷取分析眾多公開網站頻道的資料源，涵蓋各大公開媒體、Facebook粉絲團、Dcard、巴哈姆特各地區版、Mobile01地區版及PPT地區版等等，將巨量資料結構化並過濾之後，透過意藍的搜尋引擎，便可針對大量資料做搜尋。

接著，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。

最後，將這些社群輿情中的災情內容與AI自動標記之結果，展示在分析儀表板上，讓災害防救應變相關單位可以利用搜尋快速找到相關內容，並從儀表板了解與統計各個地方民意反映的災情狀況、發生頻率等等，以利後續分析和災防治理。

[AI結合歷史數據，協助應對自然災害 – 歷史災害事件問答]

配合災害防救單位之需求，意藍利用生成式AI與自然語言模型，整合歷史災害防救數據，結合eLAND的AI Search For KM服務，建立災害防救事件問答系統，幫助災害管理或救援人員應對自然災害的挑戰。

災害防救單位可針對歷年災害事件做問答，AI Search for KM系統會依據提問找到多個參考段落，再由大語言模型綜合歸納出完整的答覆。以下為幾個問答情境：
  1. 山竹颱風在哪些地區有較大雨勢？
    AI Search for KM 回覆：根據提供的文章資料，我們可以得知山竹颱風在【文章Ａ】、【文章Ｂ】和【文章Ｃ】中提到了有較大雨勢的地區。在這些文章中，指出受颱風外圍環流影響，花蓮、台東、屏東縣(山區、恆春半島)將有較大雨勢發生。此外，【文章Ｃ】也提到了台灣東部、屏東縣(山區、恆春半島)及南投縣、高雄市山區也將有較大雨勢發生。因此，根據這些文章的資訊，山竹颱風預計會在花蓮、台東、屏東、南投和高雄等地區帶來較大的雨勢。
  2. 梅姬颱風對台東造成什麼災情？
    AI Search for KM 回覆：梅姬颱風對台東造成了顯著的災情，包括淹水、道路坍方和農業損失。根據【文章Ｆ】，台東縣知本溪流域溫泉橋上游左岸堤防溢堤，導致溫泉村40戶民宅淹水，而右岸山坡則有雨水夾帶土石沖入富野飯店，民宅內土砂淤積達50公分以上。此外，梅姬颱風也對台東及屏東部分地區造成淹水和道路坍方，農業損失約1.9億元，並造成12人受傷。這些災情反映了梅姬颱風對台東地區的嚴重影響，包括對居民生活、基礎設施和農業的破壞。
  3. 梅姬颱風會對哪些地區影響較劇烈？
    AI Search for KM 回覆： 梅姬颱風對臺灣的影響最劇烈的地區包括臺北市、新北市、桃園市、新竹縣市、基隆市、花蓮縣、臺東縣、屏東縣、高雄市、臺南市、嘉義縣市、雲林縣、彰化縣及澎湖縣。這些資訊來自於【文章Ｇ】，其中明確指出這些縣市為梅姬颱風風災高風險區。此外，【文章Ｈ】 也提到梅姬颱風10級風暴風圈主要通過的縣市包括花蓮縣、臺東縣、屏東縣、高雄市、臺南市、嘉義縣市、雲林縣、彰化縣、南投縣、及澎湖縣，這進一步確認了上述地區將受到較劇烈的影響。這些資料綜合顯示，梅姬颱風將對臺灣南部、東部以及部分中部和北部地區帶來顯著的風災和降雨影響。
智慧政府民意及民眾陳情資訊分析
地方政府經年累月從派工系統、話務系統、人民陳情與市長信箱等來源接獲的民眾陳情資料相當龐雜，無論是市府人員後續欲整理民眾陳情資料進行分析，或是借鑒過往民眾陳情案件的回覆用於新案件回覆，皆費時費力；因此，意藍運用AI技術，提供市府陳情儀表板與陳情問答輔助解決方案，協助地方政府得以更有效分析資料及輔助陳情回覆 。分項說明如下：
[AI結合歷史數據，協助應對自然災害 – 歷史災害事件問答]
整合各來源資料，並透過意藍DeepNLP技術，分析民眾陳情情緒、擷取陳情內容特徵資訊等，整理成結構化資訊。接著，採用意藍搜尋引擎技術，讓使用者可以藉由彈性的檢索條件快速查詢到想了解的特定陳情案件。最後則進一步將結構化後的陳情資料整合成儀表板，提供視覺化圖表供使用者可以快速、清晰的了解案件概況與量化數值，並應用於後續分析。
[AI智能問答 – 陳情客服輔助]

在此項解決方案中，政府單位人員可直接輸入收到的民眾陳情內容，陳情問答輔助服務會先去除其中的個資及敏感資訊，嚴格控管資安不外洩，再將陳情內容清整後與過往陳情案件進行比對，獲取與本次陳情相關、過往曾經處理過的案件資訊，並透過生成式AI整合後產出AI自動回覆模板，輔助政府單位人員更有效率的回覆陳情案件，提升客服效率並減輕人力負擔。

此外，意藍的陳情客服輔助服務也具備以下特點：
  1. 回覆模板有依據
    服務會自動參考過去相關案件的回覆，以過往的回覆格式與內容為參考，產出適合的回覆內容提供給使用者
  2. 自訂聯絡資訊
    在產出的回覆模板中，使用者可以自己彈性設定應在回覆中顯示何種聯絡資訊
  3. 自訂單位名稱
    在產出的回覆模板中，使用者也可以自行設定在回覆中欲呈現的單位名稱資訊

意藍 (6925)將生成式AI與自身核心技術結合，提供多元的AI Search智能搜尋解決方案，賦能合作夥伴，實現了AI技術在智慧城市災防應變，以及智慧政府民意及民眾陳情資訊分析的落地應用，為AI未來城市發展注入新的動能。

想進一步了解更多意藍AI技術嗎？

立即預約專人諮詢
<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span>電子商務的新一代智能貼標與搜尋推薦系統：應用情境與成功案例

精華文章電子商務的新一代智能貼標與搜尋推薦系統：應用情境與成功案例

電子商務的新一代智能貼標與搜尋推薦系統：
應用情境與成功案例

近年 AI 技術的蓬勃發展為電商業者帶來了創新的機會，譬如在改善商品搜尋效能以及優化個人推薦系統的過程中，AI 都扮演不可或缺的角色。意藍資訊的「新一代智能貼標與搜尋推薦 ── AI Search for EC」即運用AI自然語意處理技術，為電商經營業者打造更完善的搜尋與推薦體驗，而本文將說明 AI Search for EC 之使用情境，並以實際案例帶領讀者瞭解其所能帶來之效益。

點擊了解 AI Search for EC

本期 AI 知識庫亮點

AI Search for EC 三大使用情境
AI Search for EC 應用實例──以知名藥妝通路品牌電商為例

AI Search for EC 三大使用情境

AI Search for EC 之應用情境包含：

（1）電商平台搜尋/推薦系統升級：
消費者進入電商網站後，在瀏覽商品時有很高的機率會使用到「搜尋」功能，而輸入關鍵字後能否準確地找到想要的品項，便是決定其消費體驗的首要關鍵；若搜尋結果不夠精準，便可能使消費者打消購買念頭，並導致頁面跳出率上升。同樣的，若頁面當中的「推薦區塊」未能出現符合消費者意圖與偏好的商品，也將無法刺激顧客的購物慾。
以 AI Search for EC 替換電商平台中的搜尋與推薦系統，便能透過AI語意分析技術自動解析所有商品資訊文本，經判讀各項商品屬性後，呈現精準的搜尋與推薦結果，為消費者提供良好的購物體驗。

（2）SEO建立與優化：
過去電商經營者欲改善站外頁面曝光時，常需以人工方式、花費大量時間心力地為每一個商品網頁建立相關 SEO 內容，然而卻未必能有效促進頁面在站外搜尋中的能見度。而 AI Search for EC 能快速辨別並處理多樣性的產品描述和內容，運用其所生成之標籤來建立網站地圖（Sitemap），使電商網站能夠被各搜尋引擎即時、完整地收錄，進而讓電商網站在站外的曝光度得以提升。

（3）內容平台導購：
AI Search for EC 不只能萃取出商品文本當中的重點關鍵字、為商品貼標，同樣也能運用於專欄文章等內容，針對各文章段落生成對應的標籤（tag），進一步實現文章推薦文章、或以文章推薦商品的功能。例如，若電商品牌的部落格中有「護眼保健」相關文章，其中在提及「葉黃素」的段落便可以推薦電商平台中的葉黃素相關商品，藉此提升導購效益。

AI Search for EC應用實例──以知名藥妝通路品牌電商為例

知名藥妝通路品牌電商經營痛點

意藍合作夥伴之一的知名藥妝通路品牌，其電商網站所販售的商品類型十分多元，從美妝、保健品到服飾、零食、3C家電等等，共有將近十萬筆商品。面對大量且類型各異的商品，若沒有良好的搜尋引擎，消費者可能會查詢出嚴重偏離消費意圖的結果，例如搜尋「咖啡」時，真正的「咖啡豆」、「咖啡粉」卻出現在「咖啡口味軟糖」、「咖啡色眉筆」的後面；或是搜尋「口紅」時，傳統逐字比對的搜尋功能找不出「唇膏」商品，卻比對到了「口紅膠」商品，還呈現在查詢結果的前面，也就是該找到的找不到，不該找到的卻跑出來，對於電商顧客整體購物體驗大打折扣。

另一方面，所有商品的商品敘述、內容等文本資訊皆由各家供應商分別提供，因此文案內容長短不一、且賣點分散於多個欄位當中，例如面膜商品中，既提到了美白、保濕的功效，又提到了熱門的神經醯胺成分等。上述情形將導致兩個困難點──第一，消費者無法第一時間掌握產品賣點，因而延長了消費決策過程；第二，若要以人工作業進行SEO改善，讓如Google的搜尋引擎收錄正確並抓到重點，往往曠日費時。

導入AI Search for EC後實際效益

該知名藥妝通路品牌的電商平台導入了意藍AI Search for EC後，系統自動掃描、分析全站近十萬筆商品的各式資訊，包括標題、特色、商品描述等，並產出能代表商品的重點標籤，進而精準呈現與消費者意圖相符的搜尋結果；藉由組合這些多元的標籤，系統也能推送顧客高機率感興趣的商品，改善整體消費體驗，提高消費者停留在網站中瀏覽其他商品的意願。具體效益包含：

（1）站內轉換率較過去提升19%

（2）商品推薦轉換率較過去提升8.6倍

（3）消費者平均工作階段時長提升4.2倍

同時，運用AI Search for EC所生成的標籤進行SEO操作，也使全站頁面被站外搜尋引擎收錄的數量增加了56%，可見其對於電子商務的經營業者，能夠帶來具體、明確的效益。

想進一步了解「新一代智能貼標與搜尋推薦系統（AI Search for EC）」？

立即預約專人諮詢
前往了解產品資訊
<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span>掌握檢索增強生成技術，強化企業應用AI的價值：意藍在RAG的應用與展望

精華文章掌握檢索增強生成技術，強化企業應用AI的價值：意藍在RAG的應用與展望

掌握檢索增強生成技術，強化企業應用AI的價值：
意藍在RAG的應用與展望

AI技術發展飛速，而檢索增強生成技術 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 則成了讓大型語言模型 (LLM) 更加高效、智能的關鍵技術。RAG檢索增強生成結合了搜尋引擎與大語言模型，也就是檢索與生成的特點，能有效地先找出精準且相關的內容後，再讓大語言模型依據相關的內容做參考，理解後再生成回答，可以有效解決大語言模型幻想 (hallucination) 的問題，並且能夠提供相關內容的參考出處，增加了可解釋性 (Explainability) 和可驗證性 (Verifiability)，並且能夠透過搜尋引擎來快速變換參考的相關資料，不需要對大語言模型進行再訓練，具備了速度和成本效益優勢，其企業應用範圍與情境更是廣泛。本文將深入探討RAG檢索增強生成的原理、優勢與應用場景，並說明意藍在此技術下的應用實踐。

本期 AI 知識庫亮點

 認識檢索增強生成 (RAG)
  1. 什麼是檢索增強生成？
  2. 檢索增強生成的優勢與挑戰
  3. 檢索增強生成的應用場景
  4. 檢索增強生成的應用實例
意藍資訊於檢索增強生成的應用
  1. 意藍結合檢索增強生成的發展優勢
  2. 意藍於檢索增強生成的應用
  3. 意藍 AI 技術的未來展望

認識檢索增強生成 (RAG)

什麼是檢索增強生成？

檢索增強生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 是一種結合了檢索 (Retrieval) 和生成 (Generation) 兩種方法的人工智慧技術，從大量的文本資料中搜尋相關的資訊，並基於檢索到的資訊生成更具體、更可信的答案。

檢索增強生成的優勢與挑戰

生成式AI在生成內容時，可能會出現杜撰答案或是答非所問等AI幻覺 (hallucination) 之情況。而檢索增強生成能解決此問題，增加其可解釋性和可信度，整體而言可歸納為以下優勢：

  1. 依照相關的參考資訊來生成內容，可以提高生成內容的準確性和品質，避免生成虛假、不切實際的誤導性資訊。
  2. 增加可信度與可驗證性，確保生成的內容具有可靠的參考依據，而非僅根據過去的學習經驗推測，且生成的內容可被檢查驗證。
  3. 節省訓練成本，更快速地更新知識。由於訓練 (或微調再訓練) 語言模型新知識都需要大量的時間和金錢成本，但RAG檢索增強生成能利用現有模型，只要透過搜尋引擎快速更新相關的參考資料，就可以反應生成結果上，不必進行新一輪的訓練，更新速度快、成本也低。

除了具備以上優勢外，一個好的RAG檢索增強生成技術需在實際應用中克服以下挑戰，以發揮其潛力並有效提升效能：

  1. 無檢索結果時的回覆

    當檢索增強生成沒有檢索到得以回答使用者問題的知識時，需判斷並回覆無相關參考資料，不要硬答，避免大語言模型杜撰答案，才不會出現AI幻覺問題。

  2. 生成回覆內容的實用性

    隨著知識庫不斷擴大，RAG檢索增強生成需維持檢索和生成過程的效率與精準度，這通常需要強大的搜尋引擎技術支持才做得到。

  3. 效率和擴展性

    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。

  4. 實際應用彈性

    應用檢索增強生成時須考慮到不同領域的需求，有些領域的知識點敘述較長、有些領域知識較分散，需能彈性調整段落長短、段落數多寡等，真正能夠完整地找出相關的內容，以符合不同的應用場景，這將是關鍵重點。

RAG檢索增強生成的應用場景

RAG檢索增強生成適用於需要透過相關的參考資料來輔助回答的問答系統、智能對話系統以及其他自然語言處理應用，來滿足客戶在不同場域的各種需求，如：

  1. 問答系統

    用於需要透過相關的參考資料來輔助回答的問答系統，例如客服人員使用的常見問答集 (Frequently-Asked Questions, FAQ) 或標準作業程序 (Standard Operation Procedures, SOP)，特別是在回答專業知識問題時，RAG檢索增強生成能提供更精準及可靠的解答。

  2. 智能對話系統

    對話系統通常需結合大量知識來回答使用者的問題，RAG檢索增強生成可協助系統更好地理解用戶的問題並提供具有明確出處和連貫性的回應。

  3. 知識檢索及擴充

    企業或組織通常擁有大量的內部知識資源，包括文件、報告、手冊等。RAG檢索增強生成可協助使用者快速檢索到所需的知識資訊，同時也可不斷擴充相關知識，提供更全面、深入的內容。

  4. 知識管理

    RAG檢索增強生成可協助組織更有效地管理和利用大量的知識資源，以提高知識的可用性及共享性，促進團隊合作和創新。

RAG檢索增強生成的應用實例
而RAG檢索增強生成又能應用在哪些場域呢？接著我們進一步說明應用實例如下：
  1. 輿情分析
    針對特定事件、議題，蒐集並觀測社會大眾的意見進行輿情分析，檢索增強生成可透過檢索大量相關的社群網站貼文、討論區評論、新聞文章等資料，找出特定內容做為參考，讓與搜尋引擎高度整合的大語言模型來生成對應的摘要或分析結果。此方式能從大量的資料源找出可用資訊，對輿情進行全面準確的分析，同時也保持生成內容的靈活性和即時性。
  2. 財經分析
    在金融領域，RAG檢索增強生成可透過檢索過去至今完整相關的重大訊息、公開說明書、市場數據、公司報告、專家評論等資料，生成對於當前市場概況的歸納或未來趨勢的預測推論。此方式可充分利用豐富的歷史資料，同時了解即時的市場資訊，有助於提高分析預測的準確性和可信度。
總結而言，因大語言模型進行預先訓練或微調需要耗費大量時間和資源，無法即時應對快速變動的環境，而 RAG檢索增強生成能藉由結合檢索 (搜尋引擎) 和生成 (大語言模型) 的方法，即時地分析大量的資訊，有效協助使用者更佳理解及應對快速變動的情況。

意藍資訊於檢索增強生成的應用

意藍結合RAG檢索增強生成的發展優勢

RAG檢索增強生成的概念是高度整合搜尋引擎與大語言模型，先透過檢索功能找出完整相關的參考資料，再基於大語言模型的理解和生成能力，讓該模型進行摘要，進而生成即時、精確的答案，因此搜尋引擎的好壞便成為RAG檢索增強生成出色與否的重要因素。

而意藍資訊在數據處理及分析領域深耕多年，也 將搜尋技術 (Search) 與自然語言 (NLP) 經驗結合，不僅能兼顧傳統關鍵字檢索的精準快速搜尋，以及向量搜尋可支援自然語言提問的特點，提供使用者更佳的檢索功能與卓越的RAG檢索增強生成服務體驗。

此外，擁有RAG檢索增強生成的系統就有如口袋中放了百科全書，使得在生成內容時不再受限於過往訓練的資料，而能即時瀏覽大量的專業知識文件，以解決特定領域的複雜問題，進一步提升問題解決的效率。且面對資訊爆炸的今日，新資料推陳出新，有了RAG檢索增強生成技術，可讓我們的產品與技術持續從新數據學習及擴展知識庫，使產品在任何情境下都能保持訊息的即時性。

意藍於檢索增強生成的應用

而意藍資訊在RAG檢索增強生成主要有以下應用：

  1. 訓練大語言模型

    意藍自行研發並訓練了大語言模型eLAND GOAT，能夠與搜尋引擎高度整合並進行優化，用以加強RAG檢索增強生成中對於參考相關資訊的摘要及回答的能力。

  2. AI Search for KM新一代生成式AI知識管理系統

    我們將RAG檢索增強生成應用在知識管理領域，透過結合搜尋、NLP與大語言模型打造出新一代生成式AI知識管理解決方案，提供使用者更高效、智能的知識搜尋與問答服務體驗。

  3. AI輿情應變顧問

    將RAG檢索增強生成結合最完整、最即時的網路聲量資料，提供以自然語言口語文字查詢，就可以彙整、生成輿情重點，依照真實內容來提供AI應變建議，可以應用在市場研究、行銷趨勢、公關應變，任何需要快速掌握輿情重點的企業場景中。

意藍 AI 技術的未來展望
我們相信， 整合了搜尋引擎與大型語言模型 (LLM) 的RAG檢索增強生成技術，能夠轉化為企業的知識和營運數據中心。這意味著企業中的多個重要系統，如知識管理 (KM)、企業資源規劃 (ERP)、客戶關係管理 (CRM) 以及人力資源 (HR) 等，都可透過RAG檢索增強生成技術進行整合，不僅能提高數據的利用效率，也能加強企業的資料治理能力，讓企業更加依循正確的資料做出有效決策。展望未來，我們會持續致力於透過AI技術讓數據增值，並進一步賦能合作夥伴，協助提升企業營運效能。

想進一步了解更多意藍AI技術嗎？

立即預約專人諮詢
<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span>新一代生成式AI知識管理系統如何落地應用？四大使用與問答情境展示​

精華文章新一代生成式AI知識管理系統如何落地應用？四大使用與問答情境展示​

新一代生成式AI知識管理系統如何落地應用？四大使用與問答情境展示

生成式AI的應用是當今知識管理領域的熱門趨勢，而意藍資訊AI Search for KM作為整合生成式AI、搜尋引擎和NLP技術的新一代知識管理工具，不僅能達成自動化搜尋、智能化回答，也具備能處理非結構化資料及即時更新知識庫等優勢。本文將說明AI Search for KM在不同場景下的應用模式，帶領讀者瞭解其具體能提供之協助與達成效益。

點擊了解 AI Search for KM

本期 AI 知識庫亮點

AI Search for KM 四大使用情境
  1. 新人自助學習
  2. 員工資訊查找
  3. 合作夥伴交流
  4. 客戶智能問答
AI Search for KM四大問答情境
  1. 是非題問答
  2. 名詞解釋
  3. 情境問題
  4. 知識活化

AI Search for KM 四大使用情境

AI Search for KM能夠自動化彙整與使用者所提問題相關的參考文本資訊，並以此為依據、利用生成式AI來回答問題；在此過程中，企業僅需將文件或資訊上傳至知識庫中，系統便會在回覆使用者提問時，引用企業所建構的知識庫資料，在多種情境下協助用戶更輕鬆地達成知識檢索：
  1. 新人自助學習
    新進員工加入公司後，常會需要花費大量時間閱讀手冊、參加教育訓練或向身邊同事詢問問題，以瞭解公司規範或產品知識等；而透過與AI Search for KM進行問答，新人在自學過程中便能夠更快速、完整地熟悉公司相關資訊或作業程序。
  2. 員工資訊查找
    企業員工在處理日常業務時，若需搜尋特定檔案／文件抑或是查找其中的知識點，經常會需要耗費大量時間和精力，而藉由AI Search for KM的協助，便能更有效率地找到所需資訊的位置。
  3. 合作夥伴交流
    過去企業對外與合作夥伴商談合作事宜時，可能需要透過郵件、電話等方式展示公司產品資訊，因此溝通效率較低，資訊傳遞也可能有所疏漏且不夠及時。而在AI Search for KM的幫助下，雙方理解與運用合作所需資訊的效率便可大幅提升，進一步加強彼此間的交流與聯繫。
  4. 客戶智能問答
    企業也可應用AI Search for KM於產品相關的智能問答服務，即時解答客戶提出的問題，避免客戶聯繫真人客服而無法迅速得到回覆等狀況。

AI Search for KM 四大問答情境

接著進一步說明AI Search for KM可回答的問題類型──
  1. 是非題問答
    AI Search for KM可以根據參考資料，判斷使用者提出的問題內容是否正確並回覆。舉例來說，將我國《證券交易法》的檔案上傳到資料庫後，提問「上市公司要設有獨立董事嗎？」，此時系統便會會回答「是的」並列出參考資料。
  2. 名詞解釋
    當使用者對於特殊專業領域的名詞不熟悉或有疑慮時，可以使用AI Search for KM協助解析名詞，系統會根據所提供的參考資料，以簡易且白話的文字說明名詞定義。例如在科技公司內部，將研發文件上傳至資料庫後，工程師便可詢問「鐵電記憶體是什麼?」，隨後系統就會根據檢索出的相關資料，以通順白話的文字進行回答。
  3. 情境問題
    當使用者在日常業務上遇到某些情境、並且想要瞭解該情境下相關問題的答案，可以向AI Search for KM提出情境問題，例如詢問某公司「新人到職的學習資源管道有哪些？」，系統便會根據參考資料、針對情境進行理解與判斷後回覆。
  4. 知識活化
    AI Search for KM可以協助活化檔案文件中的知識，讓使用者透過提問，快速消化、理解檔案文件中知識點；例如若詢問「台積電海外設廠的考量有什麼？」，系統會根據文本回覆如當地市場需求、生產成本等，使用戶達到彷彿與大師對話的效果。
總結來說，AI Search for KM的應用範疇相當廣泛，適用於各種與知識搜尋、知識問答相關之情境需求，並有效協助企業員工克服過往需花費大量時間查找並理解繁瑣文件的痛點。
經由實際測試，AI Search for KM能在使用者提問後約10秒內，自多種格式檔案間得到解決該問題所需的知識點，可以大幅減少查找知識的時間，而且由AI代勞，可節省回覆處理問題的人力。經過大型組織的統計， 整體可提升企業作業效率達40%以上；目前AI Search for KM更已獲多個不同規模的企業、研究機構及政府部門採用，足見其在知識管理領域的重要性與價值。

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

立即預約專人諮詢
前往了解產品資訊
<span style=" display: block; font-size: 0.8em; font-weight: 100; color: #A5A3A3;">精華文章</span>新一代生成式AI知識管理系統 AI Search for KM介紹說明(影片)

精華文章新一代生成式AI知識管理系統 AI Search for KM介紹說明(影片)

新一代生成式AI知識管理系統
AI Search for KM介紹說明(影片)

意藍新一代生成式AI知識管理系統AI Search for KM，結合了生成式AI、搜尋引擎和NLP技術，為企業組織提供了全新的知識管理解決方案，更加地容易上手使用。本次我們便以影片形式來為大家介紹，AI Search for KM如何協助各企業或機關單位快速檢索和應用組織內部的重要知識，解決傳統知識管理中的痛點，提升工作效率和資料安全性。

點擊了解 AI Search for KM

本期 AI 知識庫亮點

【影片精華】
  1. 企業知識管理常見痛點
  2. AI Search for KM 服務五大特色
  3. AI Search for KM 應用情境
  4. AI Search for KM vs 一般生成式AI
  5. AI Search for KM 服務導入方式

影片精華

企業知識管理常見痛點

知識管理對於企業來說至關重要，可以協助企業內部的專業知識得以保存、傳承、優化，維持企業競爭優勢。然而現今普遍的企業知識管理系統仍存在幾個常見的痛點：

  1. 學習企業知識庫並進一步內化所產生的人力成本過高

  2. 知識的運用不夠自動化、搜尋不夠智能化

  3. 系統不好上手

  4. 無法區分部門/層級權限

>>詳細痛點剖析，請見AI Search for KM 基本介紹0:23
AI Search for KM服務五大特色

AI Search for KM 是一款新一代的生成式AI知識管理系統，具有以下五大核心特色：

  1. 支援多種格式

    包括PDF、Microsoft Office等多種職場常見的檔案格式，滿足各組織單位需求

  2. 權限控管機制

    可針對不同部門和機敏資料進行權限管控，確保資料安全性

  3. 支援全文檢索

    支援全文檢索功能，讓使用者能夠輕鬆快速地找到所需資訊

  4. 支援口語問答

    支援口語化的對話問答功能，提升使用者操作便捷性

  5. 可選擇地端/雲端運算方案

    可根據單位需求選擇部署在地端或雲端，兼顧安全性與效能

>>詳細服務特色說明，請見AI Search for KM 基本介紹2:22
AI Search for KM應用情境

AI Search for KM 在產業中的應用情境廣泛。例如，在知識檢索方面，AI Search for KM能夠精準引用企業知識庫中的資料，提供使用者準確的答案和資料來源，從而提高搜尋效率和可信度。此外，在對話問答方面，AI Search for KM能夠以口語化的方式回答使用者提問，降低使用者的學習成本，提升使用者體驗。

>>詳細 是非問答/名詞解釋/情境問答 應用情境，請見AI Search for KM 基本介紹5:20
AI Search for KM vs 一般生成式AI

有別於一般的生成式AI，AI Search for KM有著更多的優勢。首先，在資料準確性與可信度方面，AI Search for KM能夠根據企業建構的知識庫提供準確的答案和資料來源，避免因不實際資料而產生的錯誤或幻覺。再與一般常見的生成式AI如GPT-4相比，透過提供組織專屬的資料給AI Search for KM ，系統便可以根據專業領域知識來精準回覆，不限於網路公開資料。

>>詳細說明AI Search for KM與一般生成式AI差異，請見AI Search for KM 基本介紹7:29
AI Search for KM服務導入方式

想導入AI Search for KM服務，首先需要評估並整理組織內部的資料庫與知識文件，確定哪些內容是重要且需要被整合進系統的，下一步即可根據組織的需求選擇 Web Service API，或是線上可登入的服務平台等方式來導入服務，並進行生成式 AI 等參數設定，之後使用者便可以直接開始使用 AI Search for KM 來進行知識管理！

>>詳細說明AI Search for KM 服務導入方式，請見AI Search for KM 基本介紹8:18

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

立即預約專人諮詢
前往了解產品資訊

Copyright eLAND Information Co., Ltd.