常見問題很多，但答案不能只憑印象
把核定的產品、品牌或內部文件整理成參考知識，設定回答範圍、來源與需要交給人的情況。
為什麼值得做
同一個問題，不必讓每位同事重新查一遍。
公司知識能共用重複工作有工具協助重要決定由人掌握
產品資料、使用規則和工作經驗若分散在不同檔案裡，團隊會反覆查找、重寫和解釋。企業 AI 的價值，是讓指定工作能使用公司的資料與規則，而不只是多一個聊天視窗。
讓 AI 做有資料依據、範圍清楚的工作，讓人保留必要的確認。
想減少的負擔
- 資料反覆查找
- 相似內容重寫
- 常見問題重複回答
同時想做助理、內容準備和系統串接
將任務拆成各自有資料與權限的助理，再視需求連接信箱、LINE、資料庫或 API，不把每件事都塞進同一段指令。
我們怎麼做
給 AI 參考資料，也訂清楚工作規則。
工作情境示例
建立一位懂產品資料、知道何時交給人的諮詢助理。
以產品問答為例，說明知識庫、Agent 與使用入口如何配合。
- 01
提供核定產品資料
整理 FAQ、規格與使用須知，區分可以公開和只供內部參考的內容。
留下什麼可管理的參考知識
- 02
設定助理的工作規則
指定任務、語氣及回答方式，訂清楚報價、承諾或資料不足時的處理。
留下什麼有職責與邊界的助理
- 03
選擇客戶或同事的入口
依需求放到網站、連接 LINE，或由既有系統呼叫指定助理。
留下什麼符合工作位置的入口
- 04
測試並保留人工確認
用已知答案與例外問題測試，重要內容或對外操作仍交由人確認。
留下什麼可回看的測試與處理紀錄
以上用來說明可規劃的操作情境，並非特定客戶的成果或成效保證。
這個專案怎麼完成
- 01
挑一件有明確答案依據的工作
確認誰使用、參考哪些資料、能做哪些操作，以及什麼情況必須交由人確認。
- 02
設定助理、知識與使用入口
依任務配置模型、資料來源、工作流程與權限，再選擇網站或其他系統入口。
- 03
以代表性與例外問題驗證
檢查答案依據、不同助理的資料範圍、失敗處理與外部操作的核准點。
你會得到什麼
AI 可以協助哪些企業工作？
選用適合的模型、知識檢索或影像技術，依任務確認應用範圍。
企業文件與知識庫
整理文件、產品與 FAQ，讓回答能參考指定資料，並安排更新及查核方式。
- 資料來源與內容整理
- 不同任務的知識範圍
專屬 AI 助理（Agent）
建立不同職責的 AI 助理，設定工作規則、語氣、模型與輸出格式。
- 任務與回答方式可調整
- 資料不足時交由人確認
文字與圖像內容準備
依品牌資料和指定格式準備內容草稿，生成範圍與模型依需求配置。
- 文案與內容範本
- 對外發布保留覆核
可編輯工作流程
將資料整理、任務分工、條件及人工核准接成可重用的處理流程。
- 分支與確認步驟
- 執行與異常紀錄
網站、LINE 與信箱入口
依授權與工作需要連接服務入口，確認接收什麼、回覆什麼以及由誰核准。
- 帳號及通道授權
- 接收、草稿與寄送分開規劃
資料庫與企業系統連接
規劃可查詢的資料、回傳欄位和操作範圍，讓助理使用必要資訊。
- 指定資料與存取角色
- 讀取和寫入各自確認
讓其他系統使用 AI（API）
讓其他系統透過授權入口呼叫已配置的助理，並管理可用能力及使用範圍。
- 指定助理與資料範圍
- 模型、額度及金鑰管理
影像辨識與檢視應用
針對明確目標評估影像資料、辨識流程與人工複查，不以生成式問答替代所有視覺任務。
- 樣本、目標與測試集
- 誤判及人工複查安排
交付的不只是提示詞，而是能驗證的 AI 工作方式。
可選用既有產品能力或客製開發；模型費、外部通道、部署與整合範圍會分開確認。
| 交付項目 | 包含哪些內容 | 完成時怎麼確認 |
|---|---|---|
| 任務與資料範圍 | 使用角色、參考來源、回答規則、可執行操作及人工確認點。 | 用代表性問題核對助理該做什麼、可看什麼，以及何時應交由人處理。 |
| 助理與知識設定 | 核定的 Agent、知識整理、輸出格式與選用的工作流程。 | 確認不同助理使用正確知識，並測試資料不足、過期或相互矛盾的情況。 |
| 入口與系統串接 | 約定的網站、LINE、信箱、API 或資料庫整合及授權設定。 | 在核定入口實測指定助理、存取範圍與操作確認，不只在單一聊天頁測試。 |
| 測試與管理交接 | 問題測試集、例外紀錄、知識更新與使用管理的操作方式。 | 管理者能調整核定內容、查看問題並交接，了解持續費用及模型或資料更新的影響。 |
對照你的工作
哪些團隊適合
- 需要共用公司知識的企業
- 內容與問答工作量較大的團隊
- 有明確影像辨識需求的企業
已有可使用的公司資料能定義要協助的任務與人工確認點
可用在哪些工作
- 產品與內部文件查詢
- 客服、業務與內容準備
- 影像檢視與資料整理
適合討論的時機
- 常見工作反覆占用人力
- 需要整合知識與既有系統
- 準備測試特定 AI 任務
AI 輸出需要測試與覆核；資料、模型、部署及串接方式另依需求評估。
挑一件工作，準備幾個有代表性的問題。
初期可使用非機密測試資料；是否接觸內部資料，需先確認部署與授權。
- 使用對象與任務
- 說明誰會使用、要協助什麼，以及目前每次需要查找或整理哪些內容。
- 可使用的資料與答案
- 準備核定文件、FAQ 和已知答案，也提供資料不足或必須交給人的問題。
- 入口與操作權限
- 確認要用網站、LINE、信箱或 API；外部帳號與資料來源由企業提供必要授權。
- 資料條件與持續費用
- 討論哪些資料可傳到哪裡、誰能存取，以及模型、主機與通道的費用安排。
選現成 AI 產品，還是規劃專屬應用？
想自行建立助理、知識與流程
可以先看 AI 應用編輯器的實際操作，再確認哪些能力可直接使用、哪些需要串接。
查看 AI 應用編輯器需要企業專屬的部署環境
可另外評估模型、資料、硬體與管理方式；專屬環境和外部服務成本需一併確認。
了解 AI 平台部署方案讓成果回到工作上
如何確認，這次改善真的用得上？
- 回答有依據
- 用已知答案與例外問題測試資料引用、回答範圍及需要人工確認的情況。
- 工作確實可用
- 從實際入口走完任務，觀察準備內容、補問及人工修正需要多少步驟。
- 管理能延續
- 測試知識更新、角色切換和使用紀錄，確認企業人員能接手維護核定設定。
導入這項解決方案需要多少時間？
會依資料整理、任務數、入口與整合範圍安排。可先以一位助理和一組代表性問題驗證，再討論擴充；資料準備和人工驗證也需要納入時程。
貴公司的方案能與我們現有的 ERP/CRM 系統整合嗎？
可評估串接產品、客戶或其他授權資料，但要先定義查詢範圍、回傳欄位及讀寫權限。涉及修改資料或對外寄送時，會另外確認核准、紀錄與例外處理。
系統上線後，會提供售後支援與教育訓練嗎？
可安排助理設定、知識更新、測試與使用管理的交接。會區分資料調整、模型或外部服務變更、新任務開發及維護責任，避免上線後無人知道如何調整。
這個方案只有工作流編輯嗎？
不是。可依需求使用或規劃 Agent、知識庫、內容準備、工作流程、信箱、LINE、資料庫與 API 入口。會選擇符合任務的能力，不要求每個專案都使用全部模組。
兩位助理可以使用不同的知識庫嗎？API 怎麼區分？
可規劃各助理的任務與知識來源。外部系統應指定要呼叫的助理，API key 用來驗證授權，不等於自動使用所有知識；可用範圍仍需依帳號、模型與資料設定確認。
企業資料會送到外部 AI 服務嗎？
要依選用模型與部署方式確認。規劃時會討論資料性質、可傳送範圍、存取角色及外部服務條件，不把所有內部文件預設上傳；有特殊要求時需另行評估環境與費用。
用了知識庫，就能保證回答完全正確嗎？
知識來源能提供依據，但仍要用代表性問題、資料不足及例外情況驗證。價格、交期、對外承諾或資料修改等重要事項，應保留人員確認及後續修正方式。
