「同一個問題要問好幾個人,每個人說法還不一致」
新進員工要了解產品規格,得同時問業務、研發、客服三個部門,浪費所有人的時間,且回覆基準不統一。
知識管理解決方案
把散落的 SOP、規格書、行政規範整理成可搜尋、可問答的內部 AI 助理—— 員工不再四處找人,專家知識不再跟著人走
員工每天都浪費時間在找 SOP、問前輩、整理規格書——這些知識散落在 LINE 群、Email 附件、硬碟資料夾,沒有人能一次找齊。
傳統的做法是找人開會或寫文件,但老師傅一離開,知識就跟著走了。
躍創科技的 AI 知識庫建置服務,適合文件多、知識散落、培訓成本高的企業。我們會根據你的資料現況, 選擇最適合的工具(Google Drive、SharePoint、Notion 或獨立向量資料庫), 設計知識分類結構與文件切塊方式,讓 AI 回答更準確。
痛點切入
新進員工要了解產品規格,得同時問業務、研發、客服三個部門,浪費所有人的時間,且回覆基準不統一。
LINE 群裡有一個版本、Email 附件有一個版本、硬碟資料夾有一個版本,執行結果全憑運氣,時常出錯。
工廠的老師傅最清楚機台參數調整方式,但他即將退休,口述經驗來不及整理成文件,團隊非常焦慮。
因為知識散落,只有資深員工才能回答問題,新人需要長時間跟著學,培訓成本極高,影響團隊產出。
服務內容
企業 AI 知識庫是一種將企業內部的 SOP、產品資料、技術文件、行政規範等結構化或非結構化內容, 整理成可供 AI 系統檢索和回答的格式。傳統知識庫只是文件存放處,而 AI 知識庫則是可以「問問題、找答案」的互動系統。
RAG(檢索增強生成)是一種將企業文件轉換成可搜尋知識庫的技術, 讓 AI 能夠根據真實資料回答問題,而不是憑空生成。RAG 的核心原理是:當使用者提出問題時,系統會先從文件資料庫中找出最相關的段落,再把這些段落當作上下文交給 AI 生成回答。
向量資料庫是支援 RAG 技術的底層儲存系統,透過將文件內容轉換成數字向量(Embedding), 讓電腦能夠理解語意、找出「意思相近」而非「關鍵字完全匹配」的內容。
AI 知識庫系統(Google Drive / SharePoint / Notion / 獨立向量資料庫)
知識分類架構設計文件:制定資料夾與標籤分類邏輯
文件整理與標籤規範:確保後續新增文件的統一命名格式
知識庫上線後的日常維護 SOP:內部人員更新資料的標準流程
員工使用培訓教材(1-2 場,每場 60-90 分鐘):快速上手操作說明
AI 回答品質測試報告:確保回答的正確率與回饋修正紀錄
知識庫成效追蹤指標:追蹤使用率、準確率與節省工時估算
服務流程
標準化 5 階段流程,將散亂資料打造成精準可搜尋的企業智慧結晶:
了解現有文件存放方式、知識斷層痛點與主要使用情境,盤點所有文件資產。
設計資料夾結構、分類邏輯、文件命名規範與標籤系統。
整理並上傳現有文件、建立 metadata 標籤、刪除重複版本、統一命名規範。
串接向量資料庫與 AI 模型、測試並優化回答品質。
員工培訓、知識庫上線、交付維護文件與成效追蹤方式。
方案價格
4-8 週完成,含知識分類設計、資料整理、AI 建置與培訓
* 依需求提供確切報價
8-12 週完成,含多系統整合、進階權限與年度維護
* 依需求提供確切報價
常見問題