企業內部知識庫建置與管理：用 RAGi 打造 AI 驅動的智慧知識平台
企業知識散落在各部門的文件、系統與員工腦中，導致資訊孤島與知識流失。RAGi 企業 AI 平台結合 RAG 技術與大型語言模型，讓員工用自然語言即可檢索全公司的知識資產。
企業知識管理面臨的問題
根據麥肯錫研究，知識工作者平均花費近 20% 的工作時間在搜尋與整理資訊上。在許多企業中，這個問題更加嚴重——重要的知識散落在 ERP 系統、CRM 資料庫、SharePoint 文件夾、Email 信箱、Teams 對話紀錄、以及員工個人的筆記與經驗中。這些分散的知識形成了嚴重的資訊孤島，導致員工在需要特定資訊時，往往要花費大量時間跨部門詢問、翻找文件，甚至重新研究已經存在的解決方案。
知識流失是另一個迫切的問題。當資深員工離職或退休時，他們多年累積的專業知識與經驗往往隨之消失。新進員工需要耗費數月甚至數年才能重新建立起相同的知識基礎。對於高度依賴專業知識的產業，如金融、法律、製造業等，知識流失造成的損失更是難以估計。
傳統的知識管理系統雖然試圖解決這些問題，但實際使用效果往往不理想。員工需要記住複雜的分類架構、使用精確的關鍵字搜尋，而系統返回的結果往往是一堆文件清單，員工仍需逐一閱讀才能找到所需的答案。這種高使用門檻與低效率的查詢體驗，導致許多知識管理系統最終淪為「文件墳場」。
RAGi 的 AI 知識庫解決方案
RAGi 企業 AI 檢索增強生成引擎採用 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術架構，將企業的各類文件與知識資產轉化為 AI 可理解的向量資料庫，並結合大型語言模型（LLM）的生成能力，讓員工可以用自然語言提問，系統即能從企業知識庫中精準檢索相關資訊並生成結構化的回答。
與一般的 ChatGPT 等通用型 AI 不同，RAGi 的回答完全基於企業自身的知識庫內容，確保回答的準確性與可信度。系統會在回答中標註引用來源，讓使用者可以追溯原始文件，驗證資訊的正確性。這種「有根據的 AI」模式，有效解決了大型語言模型常見的「幻覺」（Hallucination）問題。
RAGi 支援匯入多種格式的企業文件，包括 PDF、Word、Excel、PowerPoint、純文字檔、以及結構化資料庫內容。系統會自動對文件進行語意分割、向量化索引，並建立知識圖譜，確保不同文件之間的關聯性也能被 AI 理解與運用。
在安全性方面，RAGi 提供企業級的權限管理機制。不同部門或角色的員工可設定不同的知識庫存取範圍，確保機密資訊不會被未授權人員存取。企業也可以選擇將 RAGi 部署在自有伺服器或私有雲環境中，確保企業數據不會離開自身的控制範圍。
RAGi 企業知識庫的核心功能
- 自然語言查詢：員工可以用日常對話的方式提問，例如「我們公司的請假規定是什麼？」、「上季度 A 產品的銷售數據？」，系統即能從知識庫中檢索並回答。
- 多格式文件匯入：支援 PDF、Word、Excel、PowerPoint、純文字等常見格式的文件批量匯入，自動進行語意分割與向量化索引。
- 來源引用與追溯：每個回答都標註引用的原始文件與段落，使用者可一鍵查看原文，確保資訊的可信度與可追溯性。
- 企業級權限管理：依部門、角色、職級設定不同的知識庫存取權限，保護企業機密資訊。
- 持續學習與更新：新增或更新文件後，知識庫即時同步，確保員工總是能查詢到最新的資訊。
- 私有部署選項：可部署在企業自有伺服器或私有雲環境中，搭配 QubicX 地端 AI 平台，企業數據完全不需離開自身網路。
預期成果與效益
導入 RAGi 企業知識庫後，企業可預期以下成果：
- 員工資訊搜尋時間減少 60% 以上，將更多時間投入核心工作
- 有效保存資深員工的知識與經驗，降低人才流動帶來的知識流失風險
- 新進員工的上手速度提升，透過 AI 即時查詢取代長期摸索與反覆提問
- 打破部門間的資訊孤島，促進跨部門的知識共享與協作
- 確保員工取得的資訊是最新且經過驗證的，減少因過時資訊導致的決策錯誤
- 建立企業專屬的 AI 知識資產，持續累積與提升組織智慧