RAG 企業知識庫

將散落在雲端硬碟、PDF、內部系統中的企業文件，整合成一套可用自然語言查詢的知識庫。以 RAG（檢索增強生成）技術，讓員工或系統用問句就能找到答案，回答同時標註來源出處、依權限控管可查閱範圍，並隨文件更新保持最新。

適用情境

匯入 PDF、Word、網頁、表格等，自動切分為可檢索的內容

串接 OpenAI／Claude／Gemini 等模型，可依需求切換

問答時先檢索企業文件相關段落，再讓模型據此作答

將文件語意向量化，支援快速且精準的語意檢索

上傳、分類與更新文件，維持答案來源即時最新

回答標示引用的文件與段落，可回溯查證

將業務規則開放為可設定參數，調整不需改程式

網頁、內部系統、API 等統一接入查詢

熱門查詢、使用量、命中率等數據統計與匯出

依部門與角色控管資料查閱與後台操作範圍

一般的 ChatGPT 只懂通用知識，不了解你公司內部的文件與規則。RAG 企業知識庫會先從你的文件中檢索相關內容，再據此回答，因此答得出企業專屬問題，並標註來源出處，準確度與可查證性都遠高於直接提問。

可匯入 PDF、Word、Excel、網頁與純文字等常見格式。系統會自動切分並向量化，資料量大也能維持檢索速度。文件越完整、結構越清楚，回答的準確度越高。

系統採 RAG，回答前先檢索實際文件段落再生成，大幅降低憑空杜撰（幻覺）。每則回答會標註引用的文件與段落，讓使用者能點回原始出處查證，而不是只給一個無從查核的答案。

可以。系統以角色權限（RBAC）控管資料存取範圍，不同部門或職級只會檢索到被授權的文件，機密資料不會出現在未授權者的查詢結果中。

會。文件更新後可重新索引，讓回答依據最新版本，避免舊版內容繼續流傳。也可設定定期或即時同步，維持知識庫與來源一致。

可透過網頁問答介面直接使用，也能以 API 接入內部系統、入口網站或既有的協作工具，讓員工在習慣的工具裡就能查詢。

費用與時程取決於文件量、資料整理程度與串接需求。山葵組會在需求訪談後提供工時估算與報價，並支援分階段導入，先建立核心知識庫上線，再逐步擴充來源與功能。