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打造企業專屬知識GPT- RAG向量資料庫建構與應用工作坊

服務項目 約 4 分鐘閱讀

AI 相關 (政策型課程)

打造企業專屬知識 GPT

RAG 向量資料庫建構

告別 AI 幻覺,打造懂你的企業大腦。

從資料嵌入到 RAG 應用,建構私有化、高精準的 AI 知識管理系統。

導入 AI 時,企業面臨的挑戰

(滑鼠移至卡片查看解方)

🤥

ChatGPT 胡說八道

產生幻覺?

✅ RAG 技術

運用「檢索增強生成 (RAG)」技術,讓 AI 根據企業提供的「事實資料」回答問題,大幅降低錯誤率與幻覺。

🔒

機密資料不敢上傳

怕外洩?

✅ 私有化部署

建立企業專屬的向量資料庫 (Vector DB),確保敏感數據在可控環境下運作,兼顧 AI 便利與資訊安全。

📚

內部知識散落各地

找資料像大海撈針?

✅ 智能檢索

將 PDF、Word 等非結構化資料轉為向量,打造 24 小時的「AI 知識助理」,秒速精準回答業務問題。

課程效益

🧠

專屬知識管理

掌握向量資料庫技術,將企業隱性知識轉化為可被 AI 檢索的數位資產。

🛠️

AI 建構技能

從零開始學習 RAG 架構,具備獨立打造企業級對話機器人的實戰能力。

🚀

提升應用效率

透過智能問答系統,縮短員工查找資料時間,顯著提升內部運作效率。

💻

實務操作能力

不只談理論,從資料清洗、向量化到部署全程實操,確保技術落地。

🌐

數位轉型支持

運用生成式 AI 賦能業務,推動企業在數位化時代中建立技術護城河。

課程大綱

01

大型語言模型 (LLM) 基礎概念

  • LLM 的運作原理:從 Transformer 到 Token 預測

  • 為何需要 RAG?解決 LLM 的知識截止與幻覺問題

  • 常見開源模型與 API 比較 (OpenAI, Llama, Anthropic)

  • Prompt Engineering 基礎:如何與 AI 有效溝通?

02

建立向量資料庫 (Vector DB)

  • 什麼是 Embeddings?將文字轉化為數學向量

  • 向量資料庫的選擇與部署 (ChromaDB, Pinecone, Milvus)

  • 資料前處理:PDF/Word 文件清洗與切塊 (Chunking)

  • 相似度搜尋原理:Cosine Similarity

03

整合語言模型與向量資料庫

  • RAG 架構實作:Retriever (檢索) + Generator (生成)

  • LangChain 框架應用:串接 LLM 與資料庫的橋樑

  • 設計有效的檢索策略:關鍵字與語意搜尋的混合應用

  • 實作:打造第一個基於企業文件的問答系統

04

訓練與優化對話機器人

  • 系統提示詞 (System Prompt) 的設計與優化

  • 如何讓機器人具備特定的「人設」與「語氣」?

  • 多輪對話的記憶管理 (Memory Handling)

  • 評估回答品質:Groundness 與 Answer Relevance

05

部署與測試對話機器人

  • 建立使用者介面 (UI):Streamlit 或 Gradio 快速展示

  • API 串接與整合至企業內部系統 (如 Slack, Teams)

  • 實戰測試與除錯:處理邊緣案例 (Edge Cases)

  • 成果發表:學員專屬 AI 知識庫展示

量身打造,貼近企業真實需求

我們深知每家企業的數據架構與應用場景皆獨一無二。

上述課程大綱為標準架構,我們將在課前透過顧問諮詢,依據您的組織現況進行彈性調整與設計

Step 01

🩺

資料盤點

評估企業現有知識庫格式與品質,確認 AI 導入的可行性。

Step 02

🏗️

架構設計

選擇最適合企業環境的 LLM 模型與向量資料庫方案。

Step 03

🛠️

實作訓練

手把手教學,將企業實際文件導入系統,進行微調與優化。

Step 04

🚀

落地應用

協助部署至內部環境,確保員工能實際使用並產生效益。

💡 **顧問觀點:**AI 不只是工具,而是企業的新大腦。我們協助您建立「可控、可信、可用」的 AI 知識庫,讓經驗得以傳承。

構建企業 AI 大腦,領先競爭對手

若您對本課程感興趣,或有企業內訓需求,歡迎立即填寫表單。

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國際評量應用發展協會

📞 諮詢專線:03-3525125 (林專員)

✉️ E-mail:iiwin1788@gmail.com

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