知識分散
文件與規範散落在不同系統及格式。
AI + RAG 整合
AI 就緒／整合方向讓 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、資料範圍、評估與操作紀錄。
了解解決方式概念流程
01業務問題
02知識
03資料準備
04檢索
05RAG／LLM
06工作流程
身份 · 權限 · 範圍
面臨的挑戰
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。
解決方法
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。
檢索設計
依任務調整檢索、篩選與引用策略。
RAG 流程
將檢索結果帶入模型與應用流程。
治理
貫穿身份、權限、資料範圍與稽核。
評估
以實際案例持續檢視答案與工作效果。
解決方案流程
從業務問題到可治理的 AI 應用工作流
1業務問題依脈絡設計
2知識依脈絡設計
3資料準備依脈絡設計
4檢索依脈絡設計
5RAG／LLM依脈絡設計
6工作流程依脈絡設計
治理橫跨每一層身份 · 權限 · 範圍 · 引用 · 稽核 · 評估
預期成果
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。
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