2024年AI+新銳選拔賽優勝
社群洞察推出「法令釋疑智慧小幫手」，使用 AMD Instinct MI300X 加速器進行模型訓練與推論，快速處理繁體中文法令資料，於選拔賽中獲得優勝。
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我們已經在幾種高難度公部門 AI 場景中，反覆累積了可複用的方法與交付能力。
讓市民不是「搜尋政府網站」，而是直接得到有依據的答案。把政府網站、FAQ、業務知識與服務流程，轉成市民真正問得懂、找得到的 AI 服務。
重要答案，必須有依據。處理法令釋疑、法規查詢、地政與公務規範等不能只靠「大概正確」的 AI 場景。
先把知識治理好，AI 才可能長期答得好。在做 RAG 之前，先把知識整理成 AI 真正能用的狀態。
不是把公務搬進聊天框，而是讓 AI 進入原本的工作流程。AI 可以幫忙做，但不能跳過承辦人：AI 建議 → 承辦人確認 → 主管審核 → 正式流程。
我們考慮的不只是 AI 能不能跑，而是它能不能正式營運。政府 AI 專案真正困難的部分，常常不是 Demo，而是怎麼正式上線。
這五項能力在專案裡是接續發生的：先把知識整理好，答案才有依據；答案接進既有流程，AI 才會真正被使用；最後還要能治理與維運，才算正式上線。
這幾年我們做過的政府 AI 專案，大致落在這三種場景。
大量公開知識如何變成可對話的服務。
高正確性、引用、版本與可驗證 RAG。
AI 如何進入既有行政工作，而不是另外做一套聊天系統。
把散落在文件、資料夾與個人經驗裡的公司知識，整理成全公司問得到、有出處、留得住的 AI 知識庫。
不是「再做一個聊天機器人」，而是從盤點、建庫、問答到持續維護，把公司的知識庫一步一步養起來。
自動辨識重複與舊版文件、掃描影像與個資樣式，提供分類建議，經人工確認後自動建庫與索引，建庫後立即首答，回答附文件來源與段落。
各部門可自行設定助理角色、文件範圍、引導問句與回答原則，經沙箱測試與發布門檻把關，支援版本管理與回滾。生命週期：草稿 → 測試 → 送審 → 發布 → 持續改善。
查不到就說查不到，可設定信心門檻、留下回饋，問錯的地方能追蹤。AIKM 不只回答，更讓答案能被驗證。
使用者提問但知識不足時，自動形成缺口清單；補文件、補知識後重新驗證、正式納入，讓知識庫持續長大。
個人筆記經提報、部門審核後正式入庫，把資深同仁、老師傅與個人累積的工作經驗，逐步變成公司知識。
每題、每個 Skill、每個部門的成本與 Token 用量都可管理，支援額度上限、版本紀錄、權限與稽核。
AIKM 不是從零開始想像的產品，而是把我們在政府知識庫、RAG、文件治理與 AI 導入專案中反覆遇到的問題，整理成更容易使用的產品。
了解 AIKM
不是把所有文件直接丟進向量庫。
尤其是法規、公務與制度型知識。
高風險場景保留人工確認與覆核。
不是另外做一個孤島 Chatbot。
知識、Prompt、模型、權限、成本與品質都要持續治理。
FANINSIGHTS 社群洞察專注於政府與企業 AI 系統整合。近年我們持續投入政府智慧客服、AI 知識庫、RAG、文件理解與行政流程輔助，累積從知識整理、模型應用、系統串接到正式上線與維運的完整經驗。
我們特別關注高正確性與高責任場景：重要答案必須能找到來源，AI 建議必須能被人工確認，系統也必須納入既有的權限、稽核與治理機制。
這些實務經驗正在進一步沉澱為 AIKM，讓更多組織能用更簡單的方式建立、維護與使用自己的 AI 知識庫。
社群洞察推出「法令釋疑智慧小幫手」，使用 AMD Instinct MI300X 加速器進行模型訓練與推論，快速處理繁體中文法令資料，於選拔賽中獲得優勝。
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