知識分散
文件與規範散落在不同系統及格式。
AI + RAG INTEGRATION
AI-ready / Integration Direction讓 AI 進入有脈絡、權限與責任的工作流程
從業務問題與可信知識開始，設計資料準備、檢索、RAG、模型與應用工作流，同時保留身份、權限、Scope、評估與操作紀錄。
了解解決方式CONCEPTUAL FLOW
01Business Problem
02Knowledge
03Preparation
04Retrieval
05RAG / LLM
06Workflow
Identity · Permission · Scope
THE CHALLENGE
當工具彼此分離，流程脈絡也跟著斷裂
問題通常不只是一個表單或一份文件，而是資訊、責任與狀態無法連續。
權限脈絡複雜
不是每位使用者都應看見相同內容。
答案難以追溯
缺少來源與使用脈絡會降低信任。
模型輸出需評估
品質需要持續觀察，而非一次性假設。
THE APPROACH
用流程、資料與治理，一層一層解開問題
問題與範圍定義
先明確工作任務、使用者與可用資料。
知識準備
整理文件、結構、版本及權限資訊。
Retrieval 設計
依任務調整檢索、篩選與引用策略。
RAG Pipeline
將檢索結果帶入模型與應用流程。
Governance
貫穿身份、Permission、Scope 與 Audit。
Evaluation
以實際案例持續檢視答案與工作效果。
SOLUTION WORKFLOW
從業務問題到可治理的 AI 應用工作流
1Business ProblemDesigned with context
2KnowledgeDesigned with context
3PreparationDesigned with context
4RetrievalDesigned with context
5RAG / LLMDesigned with context
6WorkflowDesigned with context
Governance across every layerIdentity · Permission · Scope · Citation · Audit · Evaluation
EXPECTED OUTCOMES
讓改善發生在日常工作，而不是停留在系統上線
回應更有脈絡
以與任務相關的知識支援使用者。
來源更透明
保留引用與內容脈絡供使用者判讀。
治理更完整
讓身份、權限與資料範圍伴隨 AI 流程。
RELEVANT PRODUCT