從工作流程開始
先理解任務、角色與決策節點，再判斷 AI 適合進入哪個環節，而不是把 AI 當成獨立功能。
AI 技術
讓 AI 建立在資料、權限與真實流程之上
JMTEC 將 AI 與 RAG 視為企業應用架構的一部分：從知識準備、權限邊界、檢索與模型，到評估及人工監督，每一層都要與實際工作流程保持連續。
AI／RAG結合真實脈絡
工作流程資料身份權限治理設計原則
技術選擇之前，先確立系統應遵守的原則
理解資料脈絡
模型輸出取決於可用資料、來源、版本與結構；知識層必須先被整理與管理。
遵守存取邊界
AI 應延續應用程式既有的身份、角色與資料範圍，不應繞過使用者原本的資料權限。
保留人的判斷
AI 用於檢索、整理與工作輔助；重要決策仍由具責任的人員審閱與確認。
AI CORE CAPABILITIES
JMTEC 五大 AI 核心能力
從生成式 AI、企業知識、資料分析到流程自動化，JMTEC 將資訊安全與治理納入 AI 架構，協助組織建立真正可落地、可控且可持續演進的 AI 應用。
01
Generative AI
生成式 AI 與模型整合
依據實際業務需求選擇與整合合適的 AI／LLM，將生成式 AI 導入既有資訊系統與工作流程，讓 AI 成為應用能力的一部分，而不只是獨立的聊天介面。
- LLM Integration
- Model Selection
- Prompt Engineering
- Context Engineering
02
Enterprise RAG
企業知識與 RAG 整合
將企業文件、規章、FAQ 與知識來源透過 RAG 與生成式 AI 整合，讓 AI 能在組織自己的知識與資料脈絡上產生更具依據的回應。
- Knowledge Base
- Retrieval
- Context
- Grounding
03
AI Analytics
AI 資料分析與洞察
透過 AI 協助分析既有資料、辨識趨勢與異常，將分散資訊轉化為更容易理解的洞察，支援管理與決策流程。
- Data Analysis
- Trend Detection
- Anomaly Detection
- Summarization
04
AI Automation
AI 智慧流程自動化
將 AI 嵌入資訊查找、文件處理、分類、摘要與行政流程，協助降低重複性工作，並保留必要的人員確認與流程控制。
- Workflow
- Document Processing
- Classification
- Human-in-the-loop
05
AI Security & Governance
AI 資安與治理
透過 Identity、RBAC、Scope、PII Protection 與 Auditability，讓 AI 在清楚的身份、資料與權限邊界內運作，並將安全與治理納入 AI 系統設計。
- Identity
- RBAC
- Scope
- PII Protection
安全與治理貫穿每一項 AI 能力
從 Generative AI、Enterprise RAG、AI Analytics 到 AI Automation，每一層都建立在清楚的 Identity、Permission、Scope 與 Audit 邊界之上。
AI + RAG 架構
一個由應用、知識、模型與治理共同組成的架構
知識不直接等於模型；每一個使用者請求都應先經過身份與權限邊界。
01應用層產品與內部應用
- AdmissionsOS
- 內部應用
02AI 應用層面向任務的輔助能力
- 搜尋
- 輔助
- 摘要
- 檢索
03RAG 協調層從問題到有來源的回應
- 提問
- 檢索
- 脈絡
- 生成
04知識層可管理的知識來源
- 政策
- 常見問題
- 文件
- 資料
05模型層依任務與政策選擇模型
- 雲端 LLM
- 託管選項
- 領域模型
06資料治理橫跨每一層的邊界
- 身份
- 角色
- 資料範圍
- 個資
- 追蹤
應用層
AI 應用從使用情境開始，而不是從模型開始
以下為 AI 就緒的應用方向，呈現 JMTEC 規劃中的能力類型，不代表所有功能已於正式環境提供。
知識搜尋
依問題與允許範圍尋找相關知識。
文件檢索
從授權文件中擷取與任務相關的內容。
內容摘要
協助整理長文件或工作脈絡，保留人工確認。
流程輔助
在既有流程節點提供下一步資訊與建議。
知識與檢索
知識需要被整理、標記與授權，才能成為有用的脈絡
RAG 的價值不只在搜尋，而在於將可管理的知識來源轉換為與任務相關、可追溯的脈絡。
1文件
2解析
3分段
4中繼資料
5建立索引
6授權檢索
7脈絡
知識來源企業政策常見問題流程說明作業文件產品資料
重要區別
知識庫管理來源、版本與可用範圍；LLM 根據提供的脈絡產生回應，兩者並不相同。
模型層
模型是一項架構選擇，不是整套 AI 系統
不同任務可能採用不同模型選項；選擇應考量任務、資料政策、品質、成本與可用性。本站不宣稱 JMTEC 已部署特定私有模型。
任務政策模型選擇
AI 治理
AI 不只需要可以使用，也需要清楚的使用邊界
存取
以身份、角色與資料範圍決定 AI 可取得的脈絡。
資料
控制進入流程的資料、來源及必要範圍。
使用
界定 AI 適用任務、人工確認點與使用規則。
可追蹤性
以事件觀念保留查詢、脈絡、來源、請求與回應紀錄。
以資料分類作為設計原則公開內部敏感
分類標籤為概念示意，不代表 JMTEC 已發布正式資料分類政策。
評估與可觀測性
AI 是否可用，需要持續觀察，而不是一次性承諾
評估設計應涵蓋檢索、回答、來源支持與運作狀態；以下為可能採用的評估面向，不是公開績效數字。
檢索品質
評估是否找回與問題相關的內容；Recall@K、Precision@K、MRR 是可能採用的評估方式，並非目前公開 KPI。
回答相關性
檢視回答是否回應使用者任務與問題。
來源依據
檢視回應是否由提供的來源與脈絡支持。
運作指標
觀察延遲、權杖用量、錯誤、檢索失敗與備援等運作訊號。
整合架構
AI 應用可以透過清楚的介面與既有系統協作
以 API 與結構化事件為整合邊界，讓 AdmissionsOS、其他應用與內部入口共享 AI／RAG 服務，而不虛構尚未確認的第三方整合。
AdmissionsOS其他應用內部入口
API／結構化事件AI／RAG 服務知識政策模型
AdmissionsOS × AI 就緒
先建立結構化招生流程，再讓 AI 進入正確的位置
AdmissionsOS 已有學生資料、報名流程、角色、資料範圍、文件與治理脈絡；未來 AI／RAG 可建立在這些結構化脈絡之上，而非繞過流程直接做出招生決策。
探索 AdmissionsOS未來整合
AdmissionsOS學生資料報名流程角色資料範圍文件
結構化脈絡未來 AI／RAG 層
負責任 AI
AI 應該放大人的能力，而不是取代責任
人工監督
關鍵判斷與最終決策保留給具責任的人員。
資料最小化
只讓任務需要的資料進入 AI 工作脈絡。
可解釋脈絡
讓使用者能看見來源、範圍與必要的處理脈絡。
受控自動化
依任務敏感度決定自動化程度，避免把重要決策交給無人監督的流程。
重要邊界本站不宣稱 AI Agent 可在無人監督下取代流程負責人、專業人員或管理階層的重要判斷與責任。
依脈絡設計 AI
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