ENTERPRISE AI SOLUTIONS
知識／RAG 系統
把組織裡分散、過期、彼此矛盾的知識，整理成 AI 與人都能信任的查詢層。
01 / THE PROBLEM
業務問題
組織的知識通常不是不存在，而是散落在共享硬碟、聊天記錄、 個人筆記與某位資深同事的腦袋裡，而且版本互相矛盾。 在這種狀態下接上 RAG，得到的不是更好的答案， 而是用更快的速度散布過期資訊。
02 / IMPACT
營運衝擊
當回答的正確性無法保證，使用者會退回原本的做法 —— 去問人。 系統的使用率下滑，維護成本卻還在， 而且最危險的情況是：使用者相信了一個過期的答案。
03 / APPROACH
PRESIRE 的做法
我們把知識治理放在檢索技術之前：先確認每一份知識的來源、 擁有者、有效期限與適用範圍，再處理切分、嵌入與檢索。 系統回答時必須能指出依據來自哪一份文件， 並在找不到可靠依據時明確說不知道，而不是編一個答案。
04 / ARCHITECTURE
典型架構
- 01 知識來源盤點與擁有者界定
- 02 內容切分與嵌入策略
- 03 向量檢索與關鍵字混合檢索
- 04 權限過濾（檢索前而非回答後）
- 05 引用來源與可追溯性
- 06 知識缺口捕捉與回饋迴圈
05 / DELIVERABLES
交付項目
- 知識盤點與治理規則
- 檢索系統實作
- 權限感知的檢索層
- 引用來源呈現機制
- 知識缺口報告與更新流程
06 / GOVERNANCE
治理與部署考量
- 權限過濾必須發生在檢索階段，不能只在呈現層擋
- 每個回答都必須可回溯到來源文件
- 過期知識須有明確的失效機制
- 找不到依據時系統必須承認，不得推測
07 / USE CASES
使用場景
讓客服專員在對話中即時取得有依據的內部答案
建立跨部門的政策與流程查詢入口
在受規範產業中提供可稽核的知識檢索
COMMON SITUATIONS
常見狀況
- RAG 回答看起來合理但引用的是過期文件
- 使用者看不到答案的依據，因此不敢採信
- 不同部門的文件互相矛盾，系統照單全收
常見問題
- RAG 系統會不會回答錯誤資訊？
- 任何檢索式系統都可能受限於來源品質，因此我們把知識治理放在檢索技術之前， 並要求系統標示依據來源、在找不到可靠依據時明確說不知道。 這無法保證零錯誤，但能讓錯誤可被發現與追溯。
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