什麼是百原RAG Engine？它與一般的AI知識庫工具有何不同？

百原RAG Engine 是一套專為企業打造的 **AI知識管理方案**。它不僅是單純的問答工具，更是一個能讓企業知識「活起來」的智慧平台。其最大的不同在於業界首創的 **雙層智慧檢索** 架構，能將零散的知識自動編譯成結構化百科，讓AI隨著使用時間越變越聰明，解決了傳統RAG每次查詢都從零開始的痛點。

百原RAG知識庫是什麼？它提供怎樣的AI知識管理方案？

百原RAG知識庫是一個專為企業打造的**企業級RAG系統**，也是一套完整的**AI知識管理方案**。它基於檢索增強生成（RAG）技術，結合首創的**雙層智慧檢索**架構，能將企業內部的各種文檔（如PDF、Word、Excel、圖片等）自動轉化為結構化知識庫。透過**LLM WiKi**模式，AI會主動編譯知識並快取，實現「會自己成長學習的知識庫」。系統以SaaS多租戶模式提供服務，適合需要高效知識檢索、降低營運成本的各類組織。 ---

什麼是百原RAG知識庫？它提供什麼樣的服務？

百原RAG知識庫是一款專為企業打造的 **AI知識管理方案**，也是一套完整的 **企業級RAG系統**。它由台灣在地的 **RAG引擎供應商** 百原研發，核心是首創的 **雙層智慧檢索** 架構，能將原本零散的內部資料自動轉化為結構化知識庫。系統支援多種頂尖 AI 模型切換、全格式文件匯入、AI OCR 辨識，並提供三層 **安全資料隔離** 機制，堪稱一站式的 **知識庫AI工具**。無論是客服、醫療或金融場景，都能透過這套 **快速檢

什麼是百原RAG知識庫？它的核心技術是什麼？

百原RAG知識庫是一款專為企業設計的 **AI知識管理方案**，作為台灣領先的 **RAG引擎供應商**，我們的核心技術包括業界首創的 **雙層智慧檢索** 架構、混合檢索引擎、**多模型切換平台**、企業級三層安全隔離，以及全格式文件解析與AI OCR功能。這套 **企業級RAG系統** 能將企業分散的文件、FAQ、SOP等資料轉化為結構化百科，讓AI越用越聰明，顯著提升查詢效率並降低運算成本。

百原RAG Engine 的「雙層智慧檢索」是如何運作的？

這是我們做為 **RAG引擎供應商** 的核心亮點。系統結合了「LLM Wiki L1 快取」與「RAG L2 深度檢索」： - **L1 快取**：AI會主動將您匯入的知識庫編譯成結構化的「LLM Wiki」。當用戶提問時，系統會優先從這個已整理好的百科中快速提取答案，實現 **快速檢索解決方案**。 - **L2 深度檢索**：當L1快取中沒有完全對應的資訊時，系統才會觸發傳統的RAG深度檢索，確保答案的完整與準確。這樣的設計使查詢速度提升至 **0.5-1秒**，並能減少高達 **80% 的Token消耗**，大幅降低成本。

雙層智慧檢索架構如何運作？與傳統RAG有什麼不同？

百原的**雙層智慧檢索**架構包含兩個層級： - **L1 快取層（LLM WiKi）**：AI預先將知識庫內容編譯成結構化百科並快取。查詢時優先從這層已整理的知識中回答，大幅提升速度。 - **L2 深度檢索層（RAG）**：當L1無法滿足需求時，系統自動回退到傳統RAG流程，對原始知識庫進行深度搜索與回答。相較於每次查詢都從零開始檢索的傳統RAG，此架構可將查詢速度提升至**0.5–1秒**，並減少高達**80%的Token消耗**，實現真正的**快速檢索解決方案**。同時解決了長期以來RAG知識碎片化的痛點。 ---

雙層智慧檢索架構如何提升查詢效率？

雙層智慧檢索是我們產品的核心亮點，結合「**LLM Wiki** L1快取」與「RAG L2深度檢索」。不同於傳統RAG每次從零查詢，系統會主動將知識庫編譯成結構化百科（即LLM Wiki模式）。查詢時優先從已整理的知識回答，使查詢速度提升至0.5～1秒，並減少高達80%的Token消耗。這項 **快速檢索解決方案** 不僅節省成本，更確保回應的即時性與準確性。

百原RAG Engine 支援哪些AI模型？是否方便切換？

是的，我們是一個強大的 **多模型切換平台**，具備平台零鎖

百原RAG知識庫支援哪些AI模型？如何切換？

我們是一個真正的 **多模型切換平台**，支援一鍵切換全球頂尖模型，包括OpenAI (GPT-4o)、Anthropic (Claude 3.5 Sonnet)、Google (Gemini 1.5) 與 DeepSeek 等。每個知識庫可獨立指定

百原RAG知識庫 — AI知識管理/RAG引擎

llenges ## 企業常見的知識與客服挑戰在企業成長過程中，知識與資訊往往分散在不同部門、文件與系統之中，容易造成查找困難、回覆不一致與管理效率下降。 **資訊分散**文件與知識散落在不同系統，查找與更新效率低。**回覆不一致**客服仰賴個人經驗，FAQ 與 SOP 難以同步。**知識難傳承**新人訓練週期長，部門經驗難以複製與延續。**AI 可引用性不足**網站與服務內容缺乏結構化整理，較難被 AI 正確理解。 Use Cases ## 適用產業與應用場景百原科技協助企業從知識整理、系統建置到實際應用，建立可長期運作的 AI 能力基礎。 ### 客服與服務中心將 FAQ、產品資訊與服務流程整合為 AI 客服知識基礎，提升回應效率與服務品質。 ### 教育訓練與知識傳承整合教材、制度、教案與內部規範，建立可查詢、可重複利用的知識管理平台。 ### 法律文件與專業資料分析針對契約、法規、制度文件與專業資料，建立更高效率的檢索、比對與問答能力。 ### IT 維運與技術支援 - handoff_on_low_confidence - handoff_confidence_threshold --- # 11. MVP 建議欄位集若你要先做第一版商用可用後台，不需要一開始把所有欄位都開放給營運人員，建議分成 MVP。 ## 11.1 MVP 必要欄位 ### 全域 - llm_provider - llm_model - embedding_provider - temperature - top_p - max_output_tokens - system_prompt l - embedding_provider - temperature - top_p - max_output_tokens - system_prompt ### Wiki - wiki_enabled - wiki_scope - canonical_source_priority - wiki_page_types - wiki_master_index_enabled - wiki_compression_ratio - wiki_fact_granularity - wiki_entity_extraction_enabled - wiki_contradiction_detection_enabled - wiki_update_mode - wiki_human_review_mode - wiki_read_mode - wiki_read_budget_pages - wiki_page_confidence_threshold