傳統客服機器人通常依賴預設規則、決策樹及固定回覆；企業級 AI 聊天機器人則運用大型語言模型（LLM）與企業知識庫理解自然語言、處理複雜問題，並提供符合情境的回應。此外，也能整合企業系統、文件及工作流程，支援更多元的內部營運與客戶服務需求。
2. 什麼是 RAG？如何提升 AI Chatbot 回答的準確性？
RAG（檢索增強生成）會先從可信賴的企業文件與資料來源中檢索相關資訊，再由 AI 根據這些內容生成回答。相較於僅依賴模型既有的訓練知識，RAG 能運用較新且相關的企業資訊，提升回答的準確性、關聯性與可追溯性，並降低 AI 產生不實資訊的風險。
3. AI Chatbot 可以應用在哪些場景？導入後能帶來什麼效益？
AI Chatbot 適用於常見問題回覆、企業知識查詢及客戶服務等場景，協助解決重複性詢問、知識取得不易及支援工作量過大等問題。透過即時資訊查詢與常見互動流程自動化，企業可提升營運效率、改善員工與客戶體驗、減少人工負擔，並提供更即時的服務。
4. AI Chatbot 支援哪些大型語言模型？
Going Cloud 的 AI Chatbot 採用不受單一模型限制的架構，支援多種主流大型語言模型，包括 Anthropic Claude、Meta Llama、OpenAI GPT 及 Google Gemini。企業可依據效能、成本、安全性與合規需求，選擇合適的模型，打造符合自身業務需求的 AI 應用。
5. AI Chatbot 可以整合哪些資料來源？
Going Cloud 的 AI Chatbot 可依據專案需求與企業現有系統架構，整合多種資料來源，包括知識庫、企業文件、檔案儲存庫、資料庫、企業內部入口網站及業務應用系統，協助企業運用既有資料，提供更貼近業務情境的 AI 服務。
6. 導入 AI Chatbot 前，需要準備哪些資料？
所需資料取決於預計的應用場景，常見資料包括內部政策、知識庫文章、操作手冊、常見問題、產品文件及其他業務相關內容，供 AI Chatbot 檢索並生成回答。我們也能協助評估企業的資料準備程度，找出適合導入的資料來源。
7. AI Chatbot 支援多語言嗎？可以自訂回覆風格與語氣嗎？
可以。Going Cloud 的 AI Chatbot 支援多語言，並可依據企業的品牌規範、溝通風格及偏好語氣進行設定。回覆內容也能依不同受眾、使用情境及業務需求調整，提供更一致且符合品牌形象的使用體驗。
.svg)
.svg){kind=icon}
.png)
