🤖
🤖 AI 自動化
AI 客服機器人
24 小時自動回覆客戶問題 — 用 RAG 架構只答「你公司文件裡寫的」，答錯率自動控在 5% 以下，搭配信心度閾值低於門檻自動轉真人，客服壓力降 60%。
這個服務適合誰？
- ✓客服每天被重複問題問到崩潰
- ✓LINE 官方帳號常常三更半夜也要回
- ✓商品 / 課程細節多、客戶問到不敢看訊息
- ✓想做客服自動化但怕 AI 亂講話被罵
你是不是也遇到這些狀況？
如果中了兩個以上，這個服務就是為你而設計的。
- ⚠客服下班後問題累積到隔天堆成山
- ⚠AI 客服聽過的人說「答非所問、反而更氣」
- ⚠公司 SOP 太多、新客服訓練要一個月
- ⚠LINE 群 24 小時轉不停、客服人力永遠不夠
- ⚠怕 AI 亂答害公司賠錢、不敢上線
核心流程怎麼跑？
我們把每一步攤給你看 — 沒有黑盒子、沒有意外費用。
W1
知識庫整理
W2–3
模型 + 接口開發
W4
測試集驗證 + 上線
- 1
知識源盤點
FAQ / SOP / 產品文件 / 售後紀錄全匯整，找出「該答 vs 不該答」的範圍。
- 2
文件清洗
切段、結構化、標記分類；過時版本先刪，免得 AI 學錯。
- 3
RAG 向量化
文件存入向量資料庫，可依語意找相關段落，不是關鍵字硬比。
- 4
Prompt 工程
設定答題風格 +「找不到就轉真人」規則，不給 AI 亂編的機會。
- 5
接口整合
LINE Messaging API / 網站 Chat / 內嵌 Widget，一套 AI 多通路跑。
- 6
測試集驗證
100+ 題測試，準確率 / 拒答率 / 答錯率全部跑給你看，確認可接受才上線。
- 7
上線 + 監控
每日對話紀錄、錯答手動標記，持續改進、不是做完就丟著。
📦 你會拿到什麼
- AI 客服機器人（LINE / 網站 / 內嵌 Widget）
- RAG 向量資料庫（Pinecone / pgvector）
- 後台：對話紀錄 + 人工接手通知
- 信心度閾值 + 自動轉真人邏輯
- 100+ 題測試報告
- 知識庫更新管理後台
🛠 技術棧
- OpenAI GPT-4 / Claude（或 Azure OpenAI 企業版）
- Pinecone / pgvector
- LINE Messaging API
- LangChain / LlamaIndex
- Supabase / PostgreSQL
100+ 題測試集驗收、雙方確認後上線
信心度低自動轉真人
知識庫你自己管
常見問題
客戶最常問的那幾題，我們直接攤給你看
AI 亂答害我賠錢怎麼辦？
用 RAG 架構 — AI 只從「你提供的文件」找答案、找不到就轉真人、不會自己編。加上信心度閾值（低於 0.7 自動轉人工）、關鍵詞白名單（「退款」「賠償」「過敏」等自動轉人工）、每日對話 log 每週檢查。上線前跑 100+ 題測試給你看準確率，不達標我們改到達標才交付。
公司文件餵給 AI 會被拿去訓練嗎？
我們預設用 Azure OpenAI 企業版 / Claude Enterprise — 合約明確寫「不用你的資料訓練模型」、資料只存你自己的資料庫。要求更嚴可走地端部署（Llama / Mistral 自架）。合約白紙黑字寫資料歸屬、可稽核。
我們已經用 ChatGPT 了，為什麼還要另外做？
ChatGPT 不知道你 SOP、產品細節、客戶歷史。員工問 ChatGPT「X 客戶退貨怎麼處理」永遠得到通用答案。客製 AI 直接接你公司文件 + ERP，秒答你家流程。省的不是 ChatGPT 訂閱費、是員工翻檔案的時間。
知識庫內容更新要每次找你們嗎？
不用。交付時附知識庫管理後台 — 你增刪改文件（Word / PDF / 網址），系統自動重新向量化，10 分鐘內 AI 就學會新內容。唯一需要找我們的是大方向調整（改答題風格、新增通路），日常更新你自己 handle。