食品
把十年法規與檢驗文件做成法務問答
- 做法
- 將食安法規、檢驗報告與內部作業規範清洗切片，以 Metadata 標記法規版本與生效日期，回答時強制引用條文出處，並設定只回覆有依據的內容。
- 成果
- 衡量法務與品保回覆同事詢問的平均時間，以及每週重複問題的信件量，目標是從小時級縮到分鐘級。
COURSE · 24 HOURS
把散落各部門的 PDF、Word、Excel 變成能查、能答、會標出處的 RAG 系統。
RAG 企業知識庫是 24 小時、6 個模組的技術實作課，對象是 IT 人員、產品經理與知識管理主管。課程以 Gemini 搭配 Qdrant／pgvector，從文件清洗、Embedding、向量檢索、Reranking 到 Cloud Run 部署完整走一遍。結業帶走一套裝著自家文件、回答附引用來源的 RAG 系統，以及程式碼、部署文件、維運手冊與評估儀表板。
THE PROBLEM
規範、SOP、報價紀錄分別躺在雲端硬碟、Email 與個人電腦裡，新人找不到，老手憑記憶回答，同一個問題每週重複被問。
同事把合約與客戶資料貼進公開聊天工具，既有外流風險，模型還會自信地編造條款，主管沒辦法核對它引用了哪一段。
照網路教學拼出的原型只能回答簡單問題，文件一多就答非所問，也沒人知道要怎麼評估準確度、怎麼更新資料。
找廠商建置一套系統動輒需要長期合約，交付後公司內部沒有人看得懂程式，文件更新與權限調整都得再付費。
OUTCOMES
依文件量、更新頻率與預算做技術選型，向老闆說清楚為什麼選這條路，以及要投入多少資源。
處理掃描檔、表格與多欄版面，設計 Chunking 與 Metadata，讓每一段文字都帶著部門、日期與來源標籤。
比較 Pinecone、Qdrant、Weaviate 與 pgvector 的成本與功能，把資料灌進向量庫並建立索引。
結合 BM25 關鍵字與向量相似度，加上 Reranker 重排，讓專有名詞、型號與條款編號也能被準確找到。
設計 Context 注入與 Prompt，回答時標出文件名稱與段落，並維持多輪對話的狀態，減少幻覺。
部署到 Cloud Run，用 Faithfulness、Relevance、Recall 量化品質，建立文件更新與監控 SOP。
WHO IS THIS FOR
FOR
會基本 Python 或後端開發，被公司指派做 AI 知識庫。課程給你完整技術棧與可以直接沿用的程式碼，不用再從零拼湊教學文章。
FOR
負責評估、規劃或驗收 RAG 專案。上完課你能看懂每個環節的成本與風險，開得出合理的規格，也知道要用什麼指標驗收廠商。
FOR
手上握著大量規範、SOP 與 FAQ，最清楚同事都在問什麼。搭配 IT 同事一起上課，能直接把自己部門的文件做成第一個上線案例。
SYLLABUS · 24 HOURS
每個模組都以「講解 → 動手 → 產出」推進，結束時留下可以帶回公司的東西。
講 RAG 完整流程、RAG 與微調與 Long Context 的取捨、技術棧比較 · 動手用 Gemini 搭配 pgvector 做出第一個 Hello World 問答 · 產出技術選型評估表與開發環境。
講 PDF、Word、Excel 與網頁的解析難點、Chunking 策略與 Metadata 設計 · 動手把上百份 PDF 批次切塊並貼上部門、日期標籤 · 產出可重複執行的前處理腳本。
講 Embedding 模型選擇、Pinecone／Qdrant／Weaviate／pgvector 的差異、HNSW 與 IVF 索引 · 動手把切片灌入 Qdrant 並建索引 · 產出裝著公司文件的向量資料庫。
講 Top-K 與相似度門檻、BM25 加向量的 Hybrid 檢索、Reranker 的用法 · 動手用同一組測試題比較調整前後的命中率 · 產出一份檢索測試題庫與調校後的檢索設定。
講 Context 注入方式、引用來源防幻覺的 Prompt 設計、多輪對話的狀態管理 · 動手做出每個回答都附文件出處的問答介面 · 產出可交給同事試用的 QA 原型。
講 Cloud Run 部署、Faithfulness／Relevance／Recall 評估指標、文件更新與權限 SOP · 動手把系統上線並接上監控 · 產出部署文件、維運手冊與評估儀表板。
IN PRACTICE
三個常見的產業情境，說明這門課學到的東西會怎麼進到日常工作。情境為課程設計範例，實際案例依貴公司產業客製。
食品
機械
醫療
HOW IT WORKS
了解公司文件類型、數量、更新頻率與使用對象，確認技術環境與資料安全要求，決定上課要用的文件範圍。
學員整理要匯入的文件樣本，我們協助設定開發環境與 API 金鑰，確保第一堂課就能動手。
6 個模組依序完成清洗、向量化、檢索、生成到部署，每個模組都以公司真實文件實作並留下產出。
用評估指標驗證系統品質，交付程式碼、部署文件與維運手冊，確認團隊能自行更新文件。
結業後提供一段期間的問答支援，協助系統上線初期的調校與文件擴充問題。
DELIVERABLES & BENEFITS
結業交付
| 面向 | 上課前 | 上課後 |
|---|---|---|
| 找文件 | 問人、翻雲端硬碟，一份規範找半小時 | 在知識庫輸入問題，秒級得到答案與出處 |
| 資料安全 | 同事把合約貼進公開聊天工具 | 文件留在公司自己的向量資料庫 |
| 回答可信度 | AI 說得很順，但沒人知道對不對 | 每個回答標出文件名稱與段落可核對 |
| 技術選型 | 看教學文章拼湊，不知道差在哪 | 能比較向量庫與模型，說清楚取捨 |
| 上線維運 | 做出 Demo 就停在那裡 | 有評估指標、更新 SOP 與監控 |
| 新人上手 | 靠資深同事口頭帶，問題重複回答 | 新人自己查知識庫，資深同事專注判斷 |
PRICING & SUBSIDY
費用依人數、時數、客製深度與地點報價；符合產投或人提資格的企業，補助後實質負擔可大幅降低，甫東科技協助資格判斷、文件撰寫、送審與核銷。
| 方案 | 適合 | 補助 | 費用 |
|---|---|---|---|
| 企業包班 | 同一公司的 IT 與 PM 團隊，以自家文件實作 | 人提計畫適用 | 洽詢報價 |
| 公開班 | 個別 IT 人員或 PM 報名，以範例文件實作 | 產投班適用 | 洽詢報價 |
| 導入顧問 | 課程加上系統上線陪跑，含資料權限規劃 | 部分適用 | 洽詢報價 |
所有課程內含
課前訪談 · 可上線交付物 · 3 個月線上問答 · 1 次回訓 · 完整教材授權（Prompt、流程、程式碼） · 滿意度低於 4.0 不收尾款
適合會基本程式的 IT 人員、負責 AI 專案的 PM，以及握有大量文件的知識管理或法規主管。最理想的組合是 IT 與業務部門一起來，一個負責實作，一個提供文件與判斷答案對不對，結業時就能有一個真正可用的案例。
需要基本的程式閱讀與執行能力，不需要 AI 或機器學習背景。課程提供完整範例程式碼，實作以修改與串接為主；完全沒寫過程式的主管建議與 IT 同事同行，或先上 48 小時企業 AI 實戰班建立基礎。
結業當天就有一套裝著公司文件的系統可以試用。實際效益取決於文件整理的程度，建議先從一個部門的規範或 FAQ 開始，觀察同事查詢時間與重複詢問的變化，再逐步擴充文件範圍與使用部門。
企業包班可走人提計畫，個人報名公開班可用產投班補助。我們會協助準備課程大綱、時數與講師資料等申請文件；申請時程與核定條件依主管機關公告，建議在預定開課前預留申請時間。
RAG 課程專注在讓 AI 正確查到並引用公司文件，重點是資料處理、檢索品質與維運；AI Agent 課程則是讓 AI 執行多步驟任務與串接工具。想先讓公司知識可查、可信，從 RAG 開始；有了知識庫想讓它自動辦事，再接 AI Agent。
NEXT STEP
告訴我們你的文件類型與數量，我們會建議從哪個部門開始，並協助評估補助方案。
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