你是否面臨這些問題：
24 小時服務需求增加，傳統客服難以即時回應，影響服務體驗。
面臨人員流動率高，難以建立穩定且經驗豐富的客服團隊，增加了培訓成本。
選擇我們製作 「AI 客服」，可以解決：
AI 產品客服自動回應：智能處理簡單問題，確保客戶獲得即時支持，提高滿意度。
減輕真人客服負擔：讓客服專注於複雜查詢，達成「人機協作」的高效品質。
為什麼選擇APMIC：
有雲端導入與地端部署兩方案，根據你的需求與預算規劃幫你配置不同技術組合與硬體規格，幫助你快速打造企業自主AI，領先產業。
由 NVIDIA 認證的生態系夥伴 ，基於 NVIDIA 技術框架開發，深耕LLM多年，協助1100多個企業導入AI。
具備 ISO 27001 國際資安認證，數據安全有保障。
AI 客服（內容為電器用品相關業務）
AI 金融客服（內容為金融業相關業務）
可以透過雲端或地端部署來建置 AI 客服
雲端建置：五步驟在 No-code 平台 CaiGunn 建立 AI 客服
與 ChatGPT 有什麼不同？
自行上傳指定文件，可以讓生成式 AI 專注於回答某些特定領域與知識問題。
直覺式操作讓 RAG 訓練變得簡單高效，還可一鍵貼上連結即可自動將網站資料餵入企業 AI 大腦
訓練完成後可立即公開 AI Chatbot，即時回應需求
擁有ChatGPT、Claude 、Gemini 與 TaME 多款大型語言模型，可根據需求自由選擇。
一：透過「提示詞」思考要做什麼樣的 AI 助理
CaiGunn 有大量的「提示詞模板」，可以從中思考各種你想利用 AI 幫你做的事，各個產業都適用。
若「指令模板」沒有你想要的應用，也可以自己撰寫提示詞，並透過「優化指令」的動作，讓系統自動改寫你的指令，協助與AI溝通。
二，訓練模型
選擇訓練的語言模型，可以想像就是你要為這個助理注入什麼樣的靈魂， CaiGunn 擁有多款大型語言模型，從 ChatGPT、Claude 甚至是 Gemini，想了解他們有什麼差別，可參考下圖說明。
若資料量不多，小編會習慣選「TaME」。若資料量大，會選目前普遍最常用的「gpt-4」。
三：餵食資料
確立好目標後，首先我們要有一個思維，AI 工具就像職場來的新鮮人或是腦中空空的助理，你必須給他看一些資料，他才有辦法根據資料做出你想要的行為，所以「餵食資料」是最重要的一步，能決定這個機器人能否正確回應你的關鍵。
首先我們要有能餵食的資料，可以餵給 CaiGunn 的資料有「純文字」、 「文字檔案」（pdf, doc, txt 檔，免費版檔案大小要不超過 5MB）、「網頁爬蟲」(單一網頁)、「問答集」等。
為了製作「AI 電器用品客服」，我先準備了產品手冊、客服FAQ等內容。再選擇「問答集」，自動生成問答集，讓內容更準確。
然而我的課本可能有圖案，但現階段 AI 還無法辨識三視圖、插畫、圖表（折線圖、圓餅、直線）各種圖表，如果你的檔案內含大量的上述內容，建議先刪除，這樣才有辦法上傳檔案。
如果你的檔案是非QA類型的表格，你可以透過「CaiGunn圖片轉文字小幫手」轉成純文字進行餵食。
四，即時測試與調整
餵食完後，就是透過訓練，了解看看成果是否正確。若有更新資料，可以透過再餵食，更新 AI 助理的大腦。
五，訓練完了，還可以分享給大家！
CaiGunn 可以透過「公開與分享」，公開聊天機器人，將連結分享給同事、新人、朋友使用。這樣就完成拉！
如果覺得 CaiGunn 有幫你解決到問題，分享給其他人。
透過 PrivAI 地端部署，建立企業內部的 AI 客服
一，為什麼選擇地端部署？
數據安全 & 合規 – 敏感數據不外流，滿足 GDPR、HIPAA、ISO 27001 等法規。
低延遲 & 高效能 – 即時推論，無需受限於雲端頻寬與延遲。
自主可控 – 完全掌握 AI 訓練、推論、調優，不受 雲端供應商限制。
客製化訓練 – 內部 LLM 微調，專屬於企業知識，不受外部模型影響。
二，為什麼選擇 PrivAI？
與其他公司的地端方案相比，節省至少 800 倍資料處理成本。
PrivAI 讓企業開發者可以從 30 天縮短到 1 天就能上工。
具備準確率 90% 的相容 H100, H200工具，節省試錯時間、避免不安全的軟體。
高階顯卡讓回覆時間不用 10 分鐘，讓企業使用者能2秒就開始人機協作。
三，PrivAI 專為企業打造的多模態生成式AI架構，具備以下特點：
NVIDIA GPU 效能最佳化：深度整合 NVIDA 硬體與 NIM 部署服務，使 GPU 性能最佳化
全地端部署：AI 服務不連接網路，資料安全有保障。
多模態資料支持：從文字、圖像到表格，皆能高效處理。
地端部署流程圖
四，技術亮點
1.資料預處理：更全面、更高效
除了NVIDIA支援的PDF/PPT/PNG格式，我們另外新增對 JPEG/TXT/DOC/CSV 等多種資料格式的支援。
引入 Markitdown 技術，實現多格式文件的自動化轉換。
圖片資料處理全面升級至 Meta Llama 3.2 Vision 11b，在圖片內文字處理中領先市場。
2.語義檢索與強化排序
整合 NVIDIA NeMo 平台
Nemo Retriever Text Embedding NIM: 基於 Meta Llama 3.2 的語義嵌入技術，提升資料檢索準確性。
3.內容生成：更強大的LLM
升級生成模型至 Llama-3.1-70b-instruct，生成內容更具邏輯性與專業性。
如果覺得 PrivAI 有幫你解決到問題，分享給其他人。
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