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AI 模型再強，如果沒有企業自己的資料支撐，就只能「泛用回答」。本平台建立 AI RAG（Retrieval-Augmented Generation）資料庫與知識中樞，把分散在網站內容、產品頁（PageID / ProductID）、ERP（商品/庫存/報價/訂單）、EDU（教材/題庫/課程）、LINE OA（活動訊息/客服問答）、以及各式文件（PDF/Word/圖片描述）整合為可搜尋、可追溯、可更新的知識來源。 RAG 的核心不是「生成內容」，而是讓 AI 先找到正確資料再回答： 先做資料治理與結構化（ID、分類、標籤、欄位、來源、時間） 再做向量檢索（embedding）與權限過濾 最後把「找到的內容」連同 引用來源（source）與對應的 PageID/ProductID 回傳給前端 讓使用者不只得到答案，還能一鍵開啟對應的網頁頁面，看到完整內容（圖文、價格、方案、FAQ、規格、表單、預約、購物流程）。 這使 AI 不再只是聊天，而成為企業網站與 SaaS 平台的智慧搜尋入口（Search → Page）與可持續累積的知識資產中心。
AI 模型再強，如果沒有企業自己的資料支撐，就只能「泛用回答」。本平台建立 AI RAG（Retrieval-Augmented Generation）資料庫與知識中樞，把分散在網站內容、產品頁（PageID / ProductID）、ERP（商品/庫存/報價/訂單）、EDU（教材/題庫/課程）、LINE OA（活動訊息/客服問答）、以及各式文件（PDF/Word/圖片描述）整合為可搜尋、可追溯、可更新的知識來源。 RAG 的核心不是「…
RAG 是「企業資料先行」的 AI 回答機制：可追溯、可引用、可落地 一般 AI 對話常見問題是「看起來像對，但無法驗證」。RAG 的設計是：AI 回答前先檢索企業資料庫，並把檢索到的內容片段（chunk）與來源 metadata 一起帶回。 因此每次回答都可以附上：來源系統（Web/ERP/EDU/LINE/文件）、來源 ID（PageID/ProductID/DocID）、最後更新時間（UpdatedAt）、適用範圍（例如某店號/某…
整合多來源資料：把「分散資訊」變成 AI 可用的統一知識層 平台的知識中樞會把不同系統的內容納入同一套檢索機制： Web Page（PageID）：公司介紹、產品模組、方案價格、服務流程、案例、FAQ、SEO 文章、圖文頁 Product / 商品（ProductID / PageID）：規格、型號、方案、加購、價格區間、適用對象、常見問題 ERP：商品庫存狀態、交期、報價單規則、訂單流程、退換貨規範（可控權限） EDU：教材內容、題庫…
關鍵不在「資料多」，而在「資料有結構」：ID、分類、標籤、欄位、來源、時間 為了讓 LLM+RAG 檢索到「正確頁面」，每一筆內容都會帶完整 metadata，例如： 唯一識別：page_id / product_id / doc_id / shop_id 分類：產品模組（Web/ERP/EDU/AI Agent/SEO/LINE OA/Cloud） 標籤（Tags）：用途、產業、情境（例如：零售、補教、婚禮、企業內訓、預約、購物、推播…
把長內容切成可檢索片段（chunk），並建立語意向量索引（embedding） 網站內容通常很長（方案、流程、常見問題、條款、案例），若整頁丟給 AI 會造成檢索模糊。 平台會將內容依語意切分為多個片段（例如：功能段、流程段、FAQ段、價格段、規格段），每個片段都保留對應 page_id 與「在頁面中的區塊定位」資訊（section_id 或 anchor）。 當使用者提問時，RAG 會回傳： 命中的內容片段（chunk） 對應的 Pa…
RAG 的目標是「找出對的 APIID / PageID / ProductID」，並在網頁呈現完整內容 你要做的是：讓 AI 成為網站的智慧搜尋入口，而不是停留在聊天。 因此 RAG 回傳的結果除了文字摘要，還必須包含可直接導頁的資訊，例如： target_type: api | page | product | module target_id: APIID / PageID / ProductID title / snippet …
降低 AI 幻覺：回答必須「基於檢索結果」，且可追溯到來源 平台對回答採「資料優先」原則： 若檢索不到可信內容 → AI 不硬編，改為引導補充資訊或導向人工 回答會附上引用來源（哪些資料片段、來自哪個 PageID） 每筆知識有更新時間與版本 → 確保內容可維護、可淘汰、可升級 這使 AI 在企業場景可用：不是靠嘴巴說得像，而是有根據、有來源、有版本。
多租戶與權限過濾：同一套 AI，依店號/角色顯示不同內容 玉商城是多租戶平台，RAG 做到「同一句話，不同人看到不同資料」。 因此每次檢索都會先套用權限條件： 依 shop_id 限定內容（店鋪自己的產品/方案/公告） 依角色（訪客/會員/企業客戶/內部）篩選可見內容 依資料類型（公開行銷內容 vs 內部 SOP vs 客戶專案資料）隔離 這讓 AI 能同時支援：公開官網、客戶專區、內部營運三種場景。
資料資產化：內容越多、越結構化，AI 搜尋與導頁能力越強 RAG 是可以累積的：每新增一個圖文頁、一個產品頁、一份 SOP、一段 FAQ，都是可檢索資產。 再加上行為資料（哪些問題常被問、哪些頁面常被點、哪些關鍵字轉換率高），你可以反向優化： 補齊缺的內容 強化頁面標題與標籤（SEO / RAG 同時提升） 把高轉換內容變成標準模組，複製到更多產業 最後形成你的護城河：企業本地化資料 + 結構化內容 + RAG 導頁能力。