告別
AI 幻覺，打造懂你的企業大腦。
從資料嵌入到
RAG 應用，建構私有化、高精準的 AI 知識管理系統。
導入 AI 時，企業面臨的挑戰
ChatGPT 胡說八道
產生幻覺？
✅ RAG 技術
運用「檢索增強生成 (RAG)」技術，讓 AI 根據企業提供的「事實資料」回答問題，大幅降低錯誤率與幻覺。
機密資料不敢上傳
怕外洩？
✅ 私有化部署
建立企業專屬的向量資料庫 (Vector DB)，確保敏感數據在可控環境下運作，兼顧 AI 便利與資訊安全。
內部知識散落各地
找資料像大海撈針？
✅ 智能檢索
將 PDF、Word 等非結構化資料轉為向量，打造 24 小時的「AI 知識助理」，秒速精準回答業務問題。
課程效益
專屬知識管理
掌握向量資料庫技術，將企業隱性知識轉化為可被 AI 檢索的數位資產。
AI 建構技能
從零開始學習 RAG 架構，具備獨立打造企業級對話機器人的實戰能力。
提升應用效率
透過智能問答系統，縮短員工查找資料時間，顯著提升內部運作效率。
實務操作能力
不只談理論，從資料清洗、向量化到部署全程實操，確保技術落地。
數位轉型支持
運用生成式 AI 賦能業務，推動企業在數位化時代中建立技術護城河。
課程大綱
01大型語言模型 (LLM) 基礎概念
- LLM 的運作原理：從 Transformer 到 Token 預測
- 為何需要 RAG？解決 LLM 的知識截止與幻覺問題
- 常見開源模型與 API 比較 (OpenAI, Llama, Anthropic)
- Prompt Engineering 基礎：如何與 AI 有效溝通？
02建立向量資料庫 (Vector DB)
- 什麼是 Embeddings？將文字轉化為數學向量
- 向量資料庫的選擇與部署 (ChromaDB, Pinecone, Milvus)
- 資料前處理：PDF/Word 文件清洗與切塊 (Chunking)
- 相似度搜尋原理：Cosine Similarity
03整合語言模型與向量資料庫
- RAG 架構實作：Retriever (檢索) + Generator (生成)
- LangChain 框架應用：串接 LLM 與資料庫的橋樑
- 設計有效的檢索策略：關鍵字與語意搜尋的混合應用
- 實作：打造第一個基於企業文件的問答系統
04訓練與優化對話機器人
- 系統提示詞 (System Prompt) 的設計與優化
- 如何讓機器人具備特定的「人設」與「語氣」？
- 多輪對話的記憶管理 (Memory Handling)
- 評估回答品質：Groundness 與 Answer Relevance
05部署與測試對話機器人
- 建立使用者介面 (UI)：Streamlit 或 Gradio 快速展示
- API 串接與整合至企業內部系統 (如 Slack, Teams)
- 實戰測試與除錯：處理邊緣案例 (Edge Cases)
- 成果發表：學員專屬 AI 知識庫展示
量身打造，貼近企業真實需求
我們深知每家企業的數據架構與應用場景皆獨一無二。
上述課程大綱為標準架構，我們將在課前透過顧問諮詢，依據您的組織現況進行彈性調整與設計。
Step 01
資料盤點
評估企業現有知識庫格式與品質，確認 AI 導入的可行性。
Step 02
架構設計
選擇最適合企業環境的 LLM 模型與向量資料庫方案。
Step 03
實作訓練
手把手教學，將企業實際文件導入系統，進行微調與優化。
Step 04
落地應用
協助部署至內部環境，確保員工能實際使用並產生效益。
💡 顧問觀點： AI 不只是工具，而是企業的新大腦。我們協助您建立「可控、可信、可用」的 AI 知識庫，讓經驗得以傳承。
