生成式 AI 能為企業做什麼？從真正的需求開始。

先找出重複、耗時且可以驗證的工作

常見起點是查詢內部知識、分類文件、整理會議內容或起草回覆。重要的是能找到代表性問題、可靠的答案依據，以及真正願意使用工具的人。

若輸出涉及重要決策，先確認人工覆核方式。語句流暢不代表內容正確，無法判斷品質的場景不適合直接自動化。

RAG 與一般聊天工具有什麼差別？

RAG 是檢索增強生成，先從資料來源找出與問題相關的內容，再讓模型組織回答。企業知識助理可用這條路徑連結內部文件，並提供來源。

它仍需要正確的文件版本、檢索方法與權限。找不到資料時應明確提示，不應把沒有依據的推測當成內部政策。

資料盤點要看哪些項目？

確認文件格式、更新責任、敏感程度與角色權限。先整理過時和重複內容，再選一組具有代表性的資料試行。

• 可使用的資料來源與授權
• 資料更新頻率與負責人
• 不同角色可以看到的範圍
• 查詢問題、標準答案與評估題庫

如何衡量品質、效率與成本？

用相同問題比較人工查詢與工具輔助，記錄時間、答案依據、錯誤類型與人工修正。也需要估算查詢量、模型使用與資料索引的持續成本。

先訂定驗收門檻和停止條件，避免只挑表現最好的展示問題。測試題庫應包含找不到答案、過時資料與沒有權限的情境。

從驗證到正式流程

小範圍驗證後，確認如何更新文件、觀察錯誤與接收回饋。正式服務還需整合登入、權限、記錄與維運。

逐步擴大到更多部門前，檢查資料與使用方式是否相同。原先場景的成功不能直接推論所有流程都適用。

第一次評估可以準備什麼？

帶上想改善的工作、幾份可授權的代表文件、使用人數與預算方向。casaloma 會先協助界定場景與驗證方式，再規劃 AI 系統整合。